Das Institut für Bauweisen und Strukturtechnologie arbeitet an der Entwicklung und der Optimierung von Materialien und deren Verfahrens- und Fügetechnologien bis hin zu neuen Designansätzen und dem Bau von Full-Scale-Demonstratoren. Natürlich gehört auch deren Erprobung und Validierung in spezifischen Prüfanlagen und im Flugversuch zur täglichen Arbeit. Im Fokus stehen dabei faserkeramische, polymere und hybride Verbundwerkstoffe. Die Erforschung von neuen multidisziplinären Auslegungswerkzeugen und digitalen Modellen ist die Basis der Entwicklung der Hardware. 

Das erwartet dich

Das DLR-Institut für Bauweisen und Strukturtechnologie in Stuttgart entwickelt und erprobt innovative Leichtbaustrukturen für die Luftfahrt und Raumfahrt. In der Abteilung Bauteilgestaltung und Fertigungstechnologien werden entsprechende Auslegungs- und Optimierungsprozesse für zukünftige Triebwerke konzipiert, erprobt und in multidisziplinärer Zusammenarbeit mit anderen DLR-Instituten angewandt. Gemeinsam werden schnelle, kollaborative und zuverlässige Workflows erarbeitet, um für das ganze Antriebssystem oder auch nur für einzelne Komponenten die Forschungsfragen von morgen beantworten zu können!

Deine Aufgaben

• Du entwickelst und implementierst automatisierbare Auslegungs- und Bewertungsroutinen in DLR-eigene Software Frameworks zur Auslegung von Luftfahrtantrieben (GTlab) und Optimierungs- bzw. Auslegungsprozessketten (z.B. AutoOpti).
• Unsere strukturmechanischen Anteile innerhalb des Strukturmechanischen GTlab Moduls (SMM) entwickelst Du mit Deinen Kolleginnen und Kollegen zusammen weiter.
• Du wählst maschinelle Lernverfahren zum Zwecke des Designs und der Bewertung von Triebwerksstrukturen aus und wendest sie an.
• Die erarbeiteten Workflows werden von Dir an aktuellen Forschungsfragen getestest und validiert.
• Du bearbeitest Forschungsaufgaben mit dem Ziel der Entwicklung von innovativen Leichtbaustrukturen für Luftfahrtantriebe.
• Du erstellst Finite-Element-Modelle und führst Strukturberechnungen unter wirkenden Betriebslasten durch, schwerpunktmäßig für Bauteile im Bereich der Luftfahrtantriebe.
• Deine Arbeitsergebnisse dokumentierst Du in internen Berichten und vertrittst die gewonnenen Erkenntnisse in Vorträge und Veröffentlichungen im nationalen und internationalen Rahmen.
• Du definierst und betreust studentische Arbeiten (Bachelor- und Masteranden).

Das bringst du mit

• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium in den Ingenieurswissenschaften (Master / Diplom Uni), Fachrichtung Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Simulation Technology, Computational Engineering, Computational Mechanics oder ähnliche für die Tätigkeit relevante Fachrichtung.
• Grundlegendes Verständnis von neuronalen Netzen und Vertrautheit mit Deep Learning Frameworks wie PyTorch, TensorFlow bzw. Keras.
• Grundlegendes Verständnis von LLM-Architekturen, Prompt-Engineering und Herausforderungen bei deren Anwendung.
• Kenntnisse in der Anwendung von FE-Methoden im Bereich der Struktursimulation.
• Uneingeschränkte Kommunikationsfähigkeit in Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.
• Teamfähigkeit und auch Eigeninitiative.

Das bieten wir dir
Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2326) beantwortet dir gerne:

Paul-Benjamin Ebel 
Tel.: +49 711 6862 614