Destinus on Euroopa lennundus- ja kaitsetööstusettevõte, mis arendab tsiviil- ja kaitserakendusteks autonoomseid lennusüsteeme. 2021. aastal asutatud ettevõte kavandab ja toodab eri kiirusvahemikele mõeldud lennutehnoloogiaid, sealhulgas tuleviku hüpersoonilisi platvorme. Ettevõtte valdkondadeüleses töös ühendatakse õhusõidukite konstruktsioonitehnika, turboreaktiivmootorid, lennutarkvara, tehisintellekt ja terviklike süsteemide projekteerimine. Destinuse meeskonna kasvades avaneb võimalus panustada autonoomsete, tõhusate ja kiirete õhusõidukisüsteemide arendamisse.
Masinõppe teadlane, lennuohutuse sertifitseerimine
Uurid Destinuse ja Daedaleani autonoomse lennunduse tehisintellekti matemaatilisi ohutustagatisi ning seostad statistilise õppimisteooria EASA lennunduse sertifitseerimisraamistikega.
Kirjeldus
- Hindad ja töötad välja juhendatud masinõppe sertifitseerimisstrateegiaid.
- Seostad matemaatilised garantiid, tehnilised argumendid ja mudelite hindamised EASA W-kujulise tehisintellekti sertifitseerimisprotsessiga.
- Uurid statistilist õppimisteooriat, üldistuspiire ja sügavate närvivõrkude tagatisi muutuvates tegelikes tingimustes.
- Kasutad keskkonna ebakindluse ja andurimüra modelleerimiseks statistikat ning stohhastilisi protsesse ja hindad tulemuslikkuse mõõdikute usaldusväärsust.
- Hindad teaduskirjandust, matemaatilisi tõestusi ja tehnilisi eeldusi eelretsenseerimise rangusega.
- Koostad tehnilisi põhjendusi ja loogilisi argumente ohutusauditite ning sertifitseerimisraamistike jaoks.
- Kirjutad taasesitatavat Python-koodi hüpoteeside testimiseks, sertifitseerimismeetodite valideerimiseks ja mudelite ohutusraamistike võrdlemiseks.
Nõuded
- Sul on sügavad teadmised statistilisest õppimisteooriast, üldistuspiiridest ja sügavate närvivõrkude matemaatilistest alustest.
- Sul on tugev alus edasijõudnud tõenäosusteoorias, statistilises modelleerimises ja stohhastilistes protsessides.
- Valdad Pythonit ning oskad kirjutada selget ja taasesitatavat koodi; põhioskused saab omandada töökohal, kui teoreetiline alus on tugev.
- Oskad teha põhjalikke kirjanduse ülevaateid, leida praeguses tehisintellekti uurimistöös lünki ning rakendada akadeemilisi käsitlusi inseneriraamistikes; seda saab õppida tugeva kvantitatiivse taustaga.
- Sul on eelretsenseerimise kogemus või oskus seda teha, sealhulgas matemaatiliste tõestuste, algoritmiliste eelduste ja teadusartiklite kriitiline hindamine.
- Omandad praegu või oled hiljuti omandanud magistri- või doktorikraadi arvutiteaduses, matemaatikas, teoreetilises statistikas, elektrotehnikas, füüsikas või sellega seotud kvantitatiivses teadusvaldkonnas.
- Mõtled kriitiliselt ja suhtud masinõppe eeldustesse ning empiirilisse täpsusse terve skepsisega.
- Oskad erakordselt hästi koostada põhjendatud loogilisi argumente ja tehnilisi põhjendusi.
- Sind motiveerivad matemaatilised probleemid teoreetilise arvutiteaduse, ohutustehnika ja tegeliku lennutegevuse kokkupuutepunktis.