Destinus ist ein europäisches Luft- und Raumfahrt- sowie Verteidigungsunternehmen, das autonome Flugsysteme für zivile und militärische Anwendungen entwickelt. Das 2021 gegründete Unternehmen entwickelt und fertigt Flugtechnologien für verschiedene Geschwindigkeitsbereiche, darunter zukünftige Hyperschallplattformen. Die interdisziplinäre Arbeit vereint die Entwicklung von Flugzeugzellen, Turbojet-Antriebssysteme, Flugsoftware, künstliche Intelligenz und ganzheitliches Systemdesign. Mit dem Ausbau seines Teams bietet Destinus die Möglichkeit, an der Entwicklung autonomer, effizienter und schneller Flugsysteme mitzuwirken.
Machine-Learning-Forscher: Flugsicherheitszertifizierung
Erforsche mathematische Sicherheitsgarantien für KI im autonomen Flug bei Destinus und Daedalean. Verbinde statistische Lerntheorie mit den Zertifizierungsrahmen der EASA für die Luftfahrt.
Beschreibung
- Bewerte und entwickle Zertifizierungsstrategien für überwachtes maschinelles Lernen.
- Stimme mathematische Garantien, technische Argumente und Modellbewertungen auf den W-förmigen EASA-Zertifizierungsprozess für KI ab.
- Untersuche statistische Lerntheorie, Generalisierungsschranken und Garantien für tiefe neuronale Netze unter wechselnden realen Bedingungen.
- Nutze Statistik und stochastische Prozesse, um Umgebungsunsicherheit und Sensorrauschen zu modellieren und die Aussagekraft von Leistungskennzahlen zu bewerten.
- Prüfe Forschungsliteratur, mathematische Beweise und technische Annahmen mit der Sorgfalt eines Peer-Reviews.
- Entwickle technische Begründungen und schlüssige Argumente für Sicherheitsaudits und Zertifizierungsrahmen.
- Schreibe reproduzierbaren Python-Code, um Hypothesen zu testen, Zertifizierungsmethoden zu validieren und Sicherheitsrahmen für Modelle zu vergleichen.
Anforderungen
- Bringe fundierte Kenntnisse der statistischen Lerntheorie, von Generalisierungsschranken und der mathematischen Grundlagen tiefer neuronaler Netze mit.
- Verfüge über eine solide Grundlage in fortgeschrittener Wahrscheinlichkeitstheorie, statistischer Modellierung und stochastischen Prozessen.
- Beherrsche Python und kannst klaren, reproduzierbaren Code schreiben; grundlegende Programmierkenntnisse können bei starken theoretischen Grundlagen im Job erworben werden.
- Sei in der Lage, gründliche Literaturrecherchen durchzuführen, Lücken in der aktuellen KI-Forschung zu erkennen und akademische Konzepte in technische Rahmenwerke zu übertragen; mit einer starken quantitativen Grundlage lässt sich dies erlernen.
- Habe Erfahrung mit Peer-Reviews oder die Fähigkeit dazu, einschließlich der kritischen Bewertung mathematischer Beweise, algorithmischer Annahmen und wissenschaftlicher Arbeiten.
- Studiere derzeit oder hast vor Kurzem ein Master- oder Promotionsstudium in Informatik, Mathematik, theoretischer Statistik, Elektrotechnik, Physik oder einem verwandten quantitativen Forschungsgebiet abgeschlossen.
- Denke kritisch und begegne Annahmen des maschinellen Lernens sowie empirischen Genauigkeitsangaben mit gesunder Skepsis.
- Kannst besonders überzeugende logische Argumente und technische Begründungen entwickeln.
- Bist motiviert, mathematische Fragestellungen an der Schnittstelle von theoretischer Informatik, Sicherheitstechnik und realem Flugbetrieb anzugehen.