Studentische Hilfskraft für Anomalieerkennung in KI-Daten (w/m/d)
Indexed description
Arbeitsort: Sankt Augustin, Ulm
Eintrittsdatum: 01.12.2026
Karrierestufe: Studentische Tätigkeit
Beschäftigungsgrad: Teilzeit
Dauer der Beschäftigung: 6 Monate mit Möglichkeit zur Verlängerung
Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).
Im DLR-Institut für KI-Sicherheit erforschen und entwickeln wir KI-bezogene Methoden, Prozesse, Algorithmen, Technologien und Ausführungs- bzw. Systemumgebungen. Unser Fokus liegt auf sicherer und norm- bzw. standardkonformer KI, Cybersicherheit in offenen Daten- und Dienste-Ökosystemen und KI, sowie der Automatisierung in Mobilität und Logistik.
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
- 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
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen Zu Dieser Position (Kennziffer 6433) Beantwortet Dir Gerne
Dr. Michael Karl
Tel.: +49 2241 20148 909
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