RAG-Anwendungen, Agenten oder Tooling) in stabile, produktive Services wie APIs, Backends oder Worker – inklusive Architektur, Error Handling und technischer Dokumentation Aufbau zuverlässiger Daten- und Dokumentenpipelines (Ingestion, Transformation, Indexing/Embeddings, Retrieval) als zentrale Bausteine für produktionsreife KI-Lösungen Entwicklung und Etablierung umfassender Test- und Qualitätsstrategien (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests) sowie LLM-spezifischer Evaluations- und Regressionsmechanismen (Eval-Sets, Guardrails, Versionierung) Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Umgebungen (Dev/Test/Prod) und Release-Prozessen für zuverlässige Bereitstellung GenAI-basierter Services Implementierung moderner Observability (Logging, Tracing, Metrics, Dashboards, Alerts) sowie Umsetzung von Security- und Governance-Standards (Identity/RBAC, Secrets, Policies) Ihr Profil Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt Python; zusätzliche Kenntnisse in TypeScript, Java oder C# sind von Vorteil Erfahrung in der produktiven Entwicklung von Backend-Services einschließlich Tests, CI/CD und Integrationslandschaften Fundiertes technisches Verständnis für Betrieb und Stabilität produktiver Systeme – insbesondere Monitoring, Alerting, Incident-Readiness sowie Performance- und Kostenbewusstsein Praxis im Umgang mit Cloud-Technologien, bevorzugt Microsoft Azure (Identity, Secrets Management, Storage/Compute, Netzwerkgrundlagen) Strukturierte, qualitätsorientierte Arbeitsweise sowie der Anspruch, hochwertige und skalierbare GenAI-Lösungen in Produktion zu bringen Einsatzort: Dortmund ǀ Nordrhein-Westfalen
RAG-Anwendungen, Agenten oder Tooling) in stabile, produktive Services wie APIs, Backends oder Worker – inklusive Architektur, Error Handling und technischer Dokumentation Aufbau zuverlässiger Daten- und Dokumentenpipelines (Ingestion, Transformation, Indexing/Embeddings, Retrieval) als zentrale Bausteine für produktionsreife KI-Lösungen Entwicklung und Etablierung umfassender Test- und Qualitätsstrategien (Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests) sowie LLM-spezifischer Evaluations- und Regressionsmechanismen (Eval-Sets, Guardrails, Versionierung) Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines, Umgebungen (Dev/Test/Prod) und Release-Prozessen für zuverlässige Bereitstellung GenAI-basierter Services Implementierung moderner Observability (Logging, Tracing, Metrics, Dashboards, Alerts) sowie Umsetzung von Security- und Governance-Standards (Identity/RBAC, Secrets, Policies) Ihr Profil Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Qualifikation Mehrjährige Erfahrung im Software Engineering, idealerweise mit Schwerpunkt Python; zusätzliche Kenntnisse in TypeScript, Java oder C# sind von Vorteil Erfahrung in der produktiven Entwicklung von Backend-Services einschließlich Tests, CI/CD und Integrationslandschaften Fundiertes technisches Verständnis für Betrieb und Stabilität produktiver Systeme – insbesondere Monitoring, Alerting, Incident-Readiness sowie Performance- und Kostenbewusstsein Praxis im Umgang mit Cloud-Technologien, bevorzugt Microsoft Azure (Identity, Secrets Management, Storage/Compute, Netzwerkgrundlagen) Strukturierte, qualitätsorientierte Arbeitsweise sowie der Anspruch, hochwertige und skalierbare GenAI-Lösungen in Produktion zu bringen Einsatzort: Dortmund ǀ Nordrhein-Westfalen
Your Tasks As a member of the OHB Simulator Software Team, you are responsible for the full life-cycle development of simulation software for a variety of spaceflight missions:Design, develop and implement simulation models of satellite equipment and the space environmentContinuously improve the simulation framework, user front-end and the test-/debugging interfaces and tooling Perform tasks along the full software life cycle, including software requirements, architecture, design, code, test, integration and documentation Coordinate with customers and internal software teams for the design, for reviews and the timely delivery of simulatorsSupport the customer teams during mission preparation as well as during the maintenance phase of the simulators Your Qualifications A degree in engineering with a major or PhD in Computer Science, Electrical Engineering, Aerospace Engineering or a comparable qualificationProficiency in modern C++, experience with Python Familiarity with working in a Linux environment Professional experience as Software Engineer or Simulator Software Engineer would be an assetKnowledge of federated simulation and co-simulation techniques would be an assetExperience with Qt, Git, DOORS and JIRA as well as embedded software is a plusExperience with ECSS-SMP tools/environments and software standards (e.g.
Praxis in der Softwareentwicklung, idealerweise mit Erfahrungen in Embedded-Linux-Umgebungen. Interesse an Bildverarbeitung, Computer Vision oder KI-gestützten Analyseverfahren; erste Erfahrungen sind ein Plus. Strukturierte Arbeitsweise, analytisches Denkvermögen und Freude an experimenteller Entwicklung.
Dein Profil: Ein laufendes Studium in Informatik, Umwelt- oder Elektrotechnik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang. Interesse an Bildverarbeitung, Computer Vision oder KI-basierten Methoden. Erste praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung (z. B. Python, C++, Machine-Learning-Frameworks).
Ihr Profil Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Computer Vision / Bildverarbeitung Deep Learning / Machine Learning Programmierung und Softwareentwicklung (z. B. Python, PyTorch, TensorFlow) Datenanalyse und -aufbereitung Werkstofftechnik oder Beschichtungstechnik Du zeigst: Flexibilität und arbeitest zuverlässig und eigenständig nach Anweisungen Interesse an der Entwicklung von KI-basierten Analysemethoden und deren Integration in Softwarelösungen Pflichtbewusstsein, insbesondere bei der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten Grundkenntnisse im Bereich Werkstoffe und/oder Produktionstechnik sind von Vorteil Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Die folgenden Aufgaben bilden den Schwerpunkt deiner Tätigkeit: Einarbeitung in die automatisierte Analyse von Schliffbildern thermischer Spritzschichten Vorbereitung, Aufbereitung und Annotation von Bilddaten für das Training von Deep-Learning-Modellen Unterstützung bei der Implementierung, Training und Bewertung verschiedener Segmentierungsmodelle (z.
Ihr Profil Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Computer Vision / Bildverarbeitung Deep Learning / Machine Learning Programmierung und Softwareentwicklung (z. B. Python, PyTorch, TensorFlow) Datenanalyse und -aufbereitung Werkstofftechnik oder Beschichtungstechnik Du zeigst: Flexibilität und arbeitest zuverlässig und eigenständig nach Anweisungen Interesse an der Entwicklung von KI-basierten Analysemethoden und deren Integration in Softwarelösungen Pflichtbewusstsein, insbesondere bei der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten Grundkenntnisse im Bereich Werkstoffe und/oder Produktionstechnik sind von Vorteil Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Die folgenden Aufgaben bilden den Schwerpunkt deiner Tätigkeit: Einarbeitung in die automatisierte Analyse von Schliffbildern thermischer Spritzschichten Vorbereitung, Aufbereitung und Annotation von Bilddaten für das Training von Deep-Learning-Modellen Unterstützung bei der Implementierung, Training und Bewertung verschiedener Segmentierungsmodelle (z.
Ihr Profil Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) der Fachrichtung Informatik, Computer Engineering Science (CES), Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Programmiererfahrung in C++, C#, Python, JavaScript oder vergleichbar • Grundkenntnisse in den Bereichen Edge-/Cloud-Computing, Containervirtualisierung bzw.
Ihr Profil Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) der Fachrichtung Informatik, Computer Engineering Science (CES), Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Programmiererfahrung in C++, C#, Python, JavaScript oder vergleichbar • Grundkenntnisse in den Bereichen Edge-/Cloud-Computing, Containervirtualisierung bzw.
Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).
Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).