Studentische Hilfskraft für Anomalieerkennung in KI-Daten (w/m/d)
Vor 25 TagenDas könntest du laut kununu User:innen als Studentische Hilfskraft bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) verdienen
Der Stellenanzeigentext wurde mithilfe von kununu intelligence (ki) analysiert und strukturiert.
Deine Aufgaben
- Unterstützung bei der Auswertung von (multimodalen) Sensordaten
- Erstellung eines Datensatzes, der Data Poisoning Attacken (Datenmanipulation) simuliert
- Implementierung einer Methode zur Anomalieerkennung, um zwischen bösartig manipulierten Daten und durch fehlerhafte Sensoren veränderten Daten zu unterscheiden
- Unterstützung bei der Qualitätsanalyse von Sensordaten
- Analyse von Sensordaten im Hinblick auf Cybersicherheit und Robustheit
Dein Profil
- laufendes Masterstudium in Informatik oder vergleichbare Studiengänge
- Programmierkenntnisse in Python
- grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning
- grundlegende Kenntnisse in PyTorch, TensorFlow oder vergleichbaren ML Frameworks
- gute Englischkenntnisse
Über den Arbeitgeber
Die Abteilung "Sicherheitskritische Dateninfrastrukturen" fokussiert sich auf Entwicklung und Realisierung von Systemlösungen und -architekturen, welche die Verteilung, Übertragung und Nutzung sensibler Datenbestände effizient und effektiv absichern. Schwerpunkt ist die Gewährleistung von Betriebs- und Angriffssicherheit von verteilten Infrastrukturen in den Kategorien Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.
Die Abteilung "Sicherheitskritische Dateninfrastrukturen" fokussiert sich auf Entwicklung und Realisierung von Systemlösungen und -architekturen, welche die Verteilung, Übertragung und Nutzung sensibler Datenbestände effizient und effektiv absichern.
Schwerpunkt ist die Gewährleistung von Betriebs- und Angriffssicherheit von verteilten Infrastrukturen in den Kategorien Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.
Deine Aufgaben
• Unterstützung bei der Auswertung von (multimodalen) Sensordaten
• Erstellung eines Datensatzes, der Data Poisoning Attacken (Datenmanipulation) simuliert
• Implementierung einer Methode zur Anomalieerkennung, um zwischen bösartig manipulierten Daten und durch fehlerhafte Sensoren veränderten Daten zu unterscheiden
• Unterstützung bei der Qualitätsanalyse von Sensordaten
• Analyse von Sensordaten im Hinblick auf Cybersicherheit und Robustheit
Das bringst du mit
• laufendes Masterstudium in Informatik oder vergleichbare Studiengänge
• Programmierkenntnisse in Python
• grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning
• grundlegende Kenntnisse in PyTorch, TensorFlow oder vergleichbaren ML Frameworks
• gute Englischkenntnisse
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