Masterstudent Informatik, Machine Learning, Data Science

Beschreibung

Job Zusammenfassung In dieser Rolle entwickelst du datenbasierte Ansätze zur Analyse der Herzratenvariabilität und Augenbewegungen, um die mentale Arbeitsbelastung von Remoteoperatoren im Schienenverkehr zu erfassen und auszuwerten. Job Zusammenfassung In dieser Rolle entwickelst du datenbasierte Ansätze zur Analyse der Herzratenvariabilität und Augenbewegungen, um die mentale Arbeitsbelastung von Remoteoperatoren im Schienenverkehr zu erfassen und auszuwerten. Deine Rolle im Team Die Abteilung "Schlaf und Humanfaktoren" im Institut für Luft- und Raumfahrtmedizin erforscht unter anderem, wie Ermüdung und Überlastung die kognitive Leistungsfähigkeit von Operatoren beeinträchtigen kann, ob und wie moderne Systeme (z.B. durch KI Unterstützung) einen Operator tatsächlich entlasten und vieles mehr. Zunehmend können physiologische Daten zur unmittelbaren und kontinuierlichen Bewertung von mentalen Zuständen, wie Ermüdung oder Arbeitsbelastung, genutzt werden. Ein wichtiger studiengestützter Indikator für die Bestimmung der aktuellen mentalen Arbeitsbelastung ist die Herzratenvariabilität (HRV) aus dem EKG. Des Weiteren werden Metriken der Augenbewegung, wie Lidschlusshäufigkeit, Fixationsdauer oder Sakkadengeschwindigkeit für die Einschätzung der Arbeitsbelastung genutzt. Im Rahmen eines größeren Projektes wird eine plattformbasierte Erhebung und Auswertung solcher Daten geplant. Ziel ist es, den Aufbau einer Studie zur Untersuchung von Remoteoperatoren im Schienenverkehr so vorzubereiten, dass im Herbst 2026 eine reibungslose Aufnahme und Auswertung der HRV und Blickbewegungsdaten der Probanden möglich ist. Hierzu sollen im Frühjahr 2026 kleinere Pilotversuche zur Systemvalidierung durchgeführt werden. Unsere Erwartungen an dich Ausbildung Abgeschlossenes Bachelorstudium der Informatik, Machine Learning, Data Science, Medizininformatik oder Vergleichbares. Qualifikationen Sehr gute Kenntnisse in Python. Begeisterung für den Bereich Luft- und Raumfahrt sowie Human Factors. Bereitschaft, sich neu in Themen einzuarbeiten, neue Technologien auszuprobieren und selbständig weiterzuentwickeln. Hohe Teamfähigkeit und sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Erfahrung Erfahrungen im Bereich Maschinelles Lernen und mit gängigen ML Libraries (z.B. Scikitlearn, Catboost) und Modellen. Erfahrungen mit der Verarbeitung physiologischer oder behavioraler Daten. Benefits Work-Life-Integration 🏠 Home Office ⏰ Flexible Arbeitszeiten Themen mit denen du dich im Job beschäftigst Machine Learning AI Metadaten Level: Junior Job Feld: Data Anstellung: Teilzeit / Vollzeit Vertragsart: Praktikum / Schulpraktikum Arbeitsmodell: Hybrid, Onsite Unternehmenstyp: Etablierte Firma Branche: Land-, Forstwirtschaft Ort: Köln | Deutschland

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