Job Description:

Zur Unterstützung des Innovationsfelds Digitale Prozesse & Plattformen sucht Airbus Operations einen

Doktorand im Bereich Luft- und Raumfahrt (d/m/w), “Methodische Entwicklung intelligenter, datengetriebener Inspektionsverfahren im Bereich der Einzelteilfertigung und Strukturmontage von Luftfahrtkomponenten”

Du bist auf der Suche nach einer Doktorarbeit und möchtest die Arbeit in einem innovativen Forschungsumfeld kennenlernen? Dann bewirb dich jetzt! Wir freuen uns, wenn du uns im Projekt “ZerTifizierbare KI-Anwendungen in Luftfahrt-ProduktionssysteMEn” als Doktorand (d/m/w) unterstützt!

• Standort: Stade

• Start: ab sofort

• Dauer: 30.04.2029

Dein Standort

Du arbeitest am Standort Stade. Erlebe in deiner Freizeit das besondere Flair südlich der Elbe, in der Nähe der Weltstadtkultur Hamburgs.

Deine Vorteile

• Work-Life-Balance bei einer 35-Stunden-Woche (Gleitzeit).

• Mobiles Arbeiten nach Absprache mit dem Fachbereich.

• Internationales Umfeld mit der Möglichkeit, Kontakte in die ganze Welt zu knüpfen.

• Arbeit mit modernen/abwechslungsreichen Technologien.

• Wir bei Airbus sehen dich als vollwertiges Teammitglied und du bist nicht zum Kaffee kochen eingestellt worden, sondern stehst im engen Austausch mit den Schnittstellen und bist Teil unserer wöchentlichen Teamrunden.

• Möglichkeit zur Teilnahme an der Generation Airbus Community zur Erweiterung des eigenen Netzwerks.

Deine Aufgaben und Verantwortlichkeiten

In Kooperation mit der Helmut-Schmidt-Universität (HSU) widmest du dich folgendem Forschungsthema: "Zeitkontinuierliche neuronale Modellierung dynamischer Systeme: Analse bestehender Verfahren und methodischer Beitrag".

• Umfassende Analyse und Benchmark bestehender Verfahren zur Zertifizierbarkeit von KI Applikationen in der Luftfahrt.

• Methodische Weiterentwicklung von Modellen zur Abbildung komplexer, dynamischer Systeme in der Leichtbaufertigung.

• Integration der Forschungsansätze in Anwendungsfälle unseres laufenden Forschungsprojektes.

• Validierung der entwickelten Methoden anhand realer Prozessdaten aus der Fertigung.

• Dokumentation der Ergebnisse und Publikation in wissenschaftlichen Fachzeitschriften sowie Präsentation auf Konferenzen. 

 

 Erforderliche Kenntnisse und Qualifikationen

• Erste praktische Erfahrungen im Bereich Machine Learning, Deep Learning oder der Systemidentifikation sind wünschenswert.

• Fundierte Kenntnisse in der Programmierung (z.B. Python, PyTorch, TensorFlow).

• Interesse an der theoretischen Analyse dynamischer Systeme und deren praktischer Anwendung.

• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse. 

 

Bitte lade folgende Unterlagen hoch: Anschreiben, Lebenslauf, relevante Zeugnisse, Immatrikulationsbescheinigung.

 

Kein 100%iges Match? Kein Grund zur Sorge! Airbus unterstützt deine persönliche Entwicklung.

 

Bring deine Karriere auf ein neues Level und bewirb dich jetzt online!

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:

CTC GmbH

Employment Type:

PHD, Research

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Experience Level:

Entry Level

Job Family:

Support to Management

By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.
Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.

Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com.

At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.