Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) an der Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik an der Professur für Luftfahrtechnik des Instituts für Flugsysteme
Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) an der Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik an der Professur für Luftfahrtechnik des Instituts für Flugsysteme
Universität der Bundeswehr München
Neubiberg
Teilweise Home-Office
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an der Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik * Sie haben eine abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulbildung (Master oder Diplom) in Luft- und Raumfahrttechnik, Elektro- und Informationstechnik, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung - Das besondere Interesse der Professur für Luftfahrttechnik gilt den umweltwahrnehmenden Avionik-Funktionen und ihren Auswirkungen auf das Design von Luftfahrzeugplattformen und Systemkonzepten. an der Professur für Luftfahrtechnik des Instituts für Flugsysteme - Dabei fokussieren sich die Forschungsaktivitäten der Professur auf die Automatisierung im Bereich der Führungs- und Missionssysteme sowie der Umweltwahrnehmung durch den Einsatz von sensor- und rechnergestützten Methoden der künstlichen Intelligenz. o Synthetische Daten zum Trainieren und Validieren von Deep Learning Modellen
an der Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik * Sie haben eine abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulbildung (Master oder Diplom) in Luft- und Raumfahrttechnik, Elektro- und Informationstechnik, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung - Das besondere Interesse der Professur für Luftfahrttechnik gilt den umweltwahrnehmenden Avionik-Funktionen und ihren Auswirkungen auf das Design von Luftfahrzeugplattformen und Systemkonzepten. an der Professur für Luftfahrtechnik des Instituts für Flugsysteme - Dabei fokussieren sich die Forschungsaktivitäten der Professur auf die Automatisierung im Bereich der Führungs- und Missionssysteme sowie der Umweltwahrnehmung durch den Einsatz von sensor- und rechnergestützten Methoden der künstlichen Intelligenz. o Synthetische Daten zum Trainieren und Validieren von Deep Learning Modellen