Ingenieur/in für modell- und lernbasierte Simulation und Regelung (m/w/d)

## Das erwartet dich Wir suchen dich im Team für die Entwicklung von modell- und lernbasierten Simulations- und Regelungsverfahren für robotische Elektrofahrzeuge mit X-by-wire Architekturen, bei denen es keinen direkten mechanischen Durchgriff vom Fahrer auf Systeme wie z. B. die Lenkung gibt. Die hohe Komplexität, die mit dieser Technologie verbunden ist sowie Anforderungen an die Ausfallsicherheit sind die Motivation für die Entwicklung sogenannter Surrogat-Modelle, die u.a. im virtuellen Training mittels Reinforcement Learning verwendet werden sollen. In deiner neuen Stelle bei uns setzt du deine Ideen gemeinsam in einem dynamischen, multidisziplinären Team um. Du kannst direkt die neuesten Methoden der Systemdynamik und Regelungstechnik virtuell und am Versuchsträger entwickeln, experimentell erproben und somit einen entscheidenden Beitrag zu unserer Mission leisten. ## Deine Aufgaben - Analyse, Entwicklung und kritische Bewertung wissenschaftlicher Methoden zur nichtlinearen modellprädikativen und online optimierungsbasierten Reglersynthese - Entwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens, wie dem Reinforcement Learning und physikalisch erweiterter neuronaler Netze, für die Regelung und Simulation mechatronischer Systeme - Wissenschaftliche Analyse von Verfahren zur Bewertung der Robustheit und Vertrauenswürdigkeit von modell- und lernbasierten Regelungsverfahren - Experimentelle Erprobung der Verfahren an seriennahen und experimentellen DLR-Versuchsfahrzeugen mit by-wire-Steuerung und wissenschaftliche Auswertung der Versuche anhand objektiver, numerischer Kriterien und Evaluierung derer gegenüber dem Stand der Technik - Verfassen von wissenschaftlichen Veröffentlichungen für internationale Journale und Konferenzen sowie auf dem Abteilungs-Blog ## Das bringst du mit - Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni) der Ingenieurwissenschaften aus den Fachrichtungen Elektrotechnik, Informatik, Robotik, Maschinenwesen mit Schwerpunkt Regelungs-/Informations-/Steuerungstechnik oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge - Erweiterte regelungstechnische und optimierungstechnische Kompetenzen, die über die Inhalte der Grundlagenvorlesungen hinausgehen - Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache: Modelica, Matlab, C oder Python - Kenntnisse in den Methoden des maschinellen Lernens (supervised & unsupervised learning) - Kenntnisse im Bereich der Fahrzeugtechnik und Elektromobilität Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe E13 TVöD. ## 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 762) beantwortet dir gerne: Gabriele Rademann Tel.: 0711/6862-488