Das Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI bietet Ihnen anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben mit Verantwortung und Gestaltungsspielraum. Wir forschen im Auftrag unserer Kunden aus verschiedensten Bereichen von Wirtschaft und Politik und wenden die neuesten Erkenntnisse aus Wissenschaft und Forschung auf konkrete Projekte an. Die Anwendungen liegen in den Bereichen Verteidigung, Sicherheit und Resilienz, Automotive, Raumfahrt und Luftfahrt. 

Das Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI vergibt zum nächstmöglichen Termin in der Abteilung „Sicherheit und Resilienz Technischer Systeme“ am Standort Efringen-Kirchen/ Freiburg eine Masterarbeit zum Thema: „Bestimmung sozioökonomischer Resilienz gegenüber Flutereignissen via Machine Learning“. 

Was Sie bei uns tun

Hintergrund:

In unserem Forschungsprojekt geht es darum, einen Datenraum und darauf aufbauend Resilienzanalysen für Kommunen zu erstellen. Wir wollen anhand von Daten ermitteln, wo die potenziell höchste Krisenanfälligkeit besteht und was eine gute Krisenvorbereitung und -bewältigung ausmacht. Dabei müssen für eine zuverlässige Resilienzanalyse möglichst viele Einflussfaktoren berücksichtigt werden, um scheinbar unabhängige Prozesse zu identifizieren, die sich durch Kaskadeneffekte auch gegenseitig beeinflussen können. Mehr Infos auf der Projektwebseite: heraklion-projekt.de 

Aufgabenstellung: 
In der Fachliteratur gibt es verschiedene Ansätze zur Quantifizierung von Resilienz gegenüber Hochwasserereignissen. Eine Variante besteht darin, verschiedene unabhängige Variablen zusammenzuführen und ihre Gewichtung anhand von Ereignisdaten durch einen Machine-Learning-Ansatz zu bestimmen. Die Aufgabe beinhaltet folgende Punkte: 

• Identifizierung der erforderlichen Kenngrößen (Sozial-, Gelände-, Ereignisdaten) für die Quantifizierung der Resilienz auf der Grundlage von ausgewählter Fachliteratur. 
• Einbindung vorhandener und ggf. Beschaffung bzw. Berechnung zusätzlicher Daten zu den Kenngrößen. 
• Nachbildung vorhandener Resilienz-Größen. 
• Einsatz von ML-basierten Methoden zur Nachbildung vorhandener Resilienz-Größen sowie zur Erstellung eines eigenen Resilienz-Indexes. 

Was Sie mitbringen

• Studium der Ingenieurwissenschaften oder vergleichbar 
• Fundierte Kenntnisse in Machine Learning
• Grundkenntnisse im Programmieren (bevorzugt: Python) 
• Deutsch- oder Englischkenntnisse auf mind. B2-Niveau 
   

Was Sie erwarten können

• Sehr gute Betreuung durch erfahrene Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die Sie bei Ihrer Arbeit unterstützen. 
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus verschiedenen Fachgebieten. 
• Unterstützung durch das Angebot unserer Bibliothek bei Literaturrecherche, Beschaffung von Fachliteratur sowie der Erstellung und Finalisierung der Abschlussarbeit. 
• Sehr gutes Betriebsklima in einem hochmodernen Arbeitsumfeld, das mit den neuesten Technologien und Ressourcen ausgestattet ist. 
• Möglichkeit, an wegweisenden Forschungsprojekten teilzunehmen. 
• Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice nach Absprache möglich. 
   

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die Stelle ist in Vollzeit zu besetzen. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

Veränderung startet mit Ihnen – bewerben Sie sich jetzt!
Bitte bewerben Sie sich online mit Ihren vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung, ggf. Arbeitserlaubnis)!

Fachliche Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:
Herr Dr. Jet Hoe Tang 
Wissenschaftlicher Mitarbeiter 
Jet.Hoe.Tang@emi.fraunhofer.de 

Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut EMI 

www.emi.fraunhofer.de 

Kennziffer: 74445