Masterstudent (d/m/w) im Bereich Sensorfusion und Datenanalyse

Zur Unterstützung der Entwicklung von Luftverteidigungssystemen sucht Airbus Defence and Space einen Masterstudenten (d/m/w) im Bereich Sensorfusion und Datenanalyse Du bist auf der Suche nach einer Masterarbeit und möchtest die Arbeit in diesem Berufsfeld kennenlernen? Dann bewirb dich jetzt! Wir freuen uns, wenn du uns als Masterstudent (d/m/w) in der Abteilung „Air Defence Assets Development" unterstützt! Standort: Ulm Start: 01.10.2026 Dauer: 12 Monate In unserem Bereich spezialisieren wir uns auf die Definition, Entwicklung, Integration, Qualifizierung und Pflege intelligenter BMC4ISR-Lösungen (Battle Management, Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance) für Luft-, Boden- und maritime Missionen, vom Sensor bis zum Shooter. Wir sind das Kompetenzzentrum für ISR, Air Defence und real-time Command and Control. Unsere Lösungen ermöglichen es unseren Kunden, ihre Missionen zu erfüllen .In unserer Abteilung entwickeln und pflegen wir komplexe Software Komponenten, insbesondere für die Sensorfusion und Datenanalyse, die in einer Vielzahl von Produkten von Airbus Defence and Space zum Einsatz kommen. Dein Standort Zwischen Stuttgart und München gelegen, ist Ulm eine Stadt, die ein breites Spektrum an Freizeit- und Kulturangeboten bietet. Hier kannst du die Lebensqualität unter dem höchsten Kirchturm der Welt genießen und Teil einer Stadt sein, die sowohl ihre historischen Sehenswürdigkeiten bewahrt, als auch die Zukunft entlang der Donau aktiv gestaltet. Deine Vorteile Attraktive Vergütung und ausgeglichene Work-Life-Balance bei einer 35-Stunden-Woche (Gleitzeit). 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 Analyse der Prädiktionsgüte von Machine-Learning-Ansätzen unter restriktiven Bedingungen, insbesondere im Kontext begrenzter Feature-Sets. Bearbeitung der Assoziation von Tracks luft- und bodengebundener elektrooptischer sowie radarbasierter Sensoren, die signifikanten plattform-, szenario- und sensorspezifischen Störeinflüssen unterliegen. Durchführung des Trainingsprozesses von Machine Learning Methoden primär auf Basis synthetischer Daten, um der begrenzten Verfügbarkeit gelabelter Realdaten zu begegnen. Entwicklung und Implementierung von Strategien zur Domain-Adaption, um das auf synthetischen Daten trainierte Modell effektiv auf Realdaten zu transferieren und die praktische Übertragbarkeit der Ergebnisse sicherzustellen. Konzipierung und Implementierung innovativer Deep-Learning-Modelle zur Track-Assoziation basierend auf Sensordaten verteilter Plattformen mit multimodaler Sensorik. Kritische Bewertung von Deep-Learning-Verfahren mit dem Ziel, ein Modell zu schaffen, das robust gegenüber den genannten Störgrößen ist. Untersuchung der Diskrepanz zwischen synthetischen Trainingsdaten und realen Sensordaten sowie deren Einfluss auf die Modell Performance.  Erforderliche Kenntnisse und Qualifikationen Eingeschriebener Vollzeitstudent (w/m/d) im Bereich Informatik oder einem ähnlichen Studiengang. Gute Kenntnisse in Python und C++ unter Linux. Erfahrung im Bereich Maschinelles Lernen und Datenanalyse. Erfahrung in der praktischen Arbeit mit Sensordaten und Fusionsalgorithmen. Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise. Teamfähigkeit. Fließende Englischkenntnisse erforderlich. Fließende Deutschkenntnisse wünschenswert Bitte lade folgende Unterlagen hoch: Anschreiben, Lebenslauf, relevante Zeugnisse, Immatrikulationsbescheinigung. Kein 100%iges Match? Kein