Demonstratris/ Demonstratör

Mission Analyst Engineer (m/f/d)

Isar Aerospace

Mission Brief  As a Mission Analyst in the Reusability Program, you model and optimize ascent, reentry, and recovery concepts for our next‑generation launcher. Initially supporting ESA reusability studies, you translate Spectrum test insights into mission‑level performance assessments and constraints. You run trajectory optimization and Monte Carlo analyses to de‑risk key design choices. Your results directly inform vehicle architecture, flight‑dynamics decisions, and broader program planning.  Your Role in Our Space Mission  * Run end‑to‑end mission and trajectory optimization for ascent, reentry, and recovery scenarios, structuring problems for coupled multidisciplinary analysis and delivering actionable performance insights to inform system‑level decisions. * Perform trajectory analyses and MonteCarlo simulations to assess sensitivity to dispersions, environmental variations, and vehicle uncertainties.  * Conduct mission planning and performance assessments for nearterm demonstrators and future HLV configurations.  * Develop and execute multidisciplinary design optimization (MDO) studies and design‑space exploration to integrate propulsion, aerodynamics, structures, mass properties, thermal constraints, GNC effects, and operational assumptions, comparing mission‑level outcomes across vehicle configurations, recovery concepts, and constraint sets to inform architectural trade‑offs. * Maintain and evolve missionanalysis models and workflows, ensuring consistent, traceable, reproducible, and scalable setups and clean analysis outputs.  * Produce clear, highquality missionanalysis documentation for internal reviews and ESA deliverables.  * Coordinate missionrelated inputs with specialists in propulsion, structures, fluids, GNC, and systems, ensuring mission assumptions remain coherent and technically consistent. * Support programlevel decisions by delivering structured results, scenario comparisons, and datadriven recommendations.  Qualification Checklist  Education & Technical Background  * Master’s degree in aerospace, mechanical engineering, or an equivalent technical field.  * Solid theoretical foundation in flight mechanics, trajectory dynamics, orbital mechanics, and atmospheric flight.  * Understanding of reusability concepts for launch vehicles, including ascent–entry coupling and performance constraints, and their implications on multidisciplinary mission‑level trade‑offs.  Experience  * Experience in mission analysis, trajectory simulation, or related GNC/flightdynamics work. * Practical experience with trajectory optimization frameworks, numerical solvers, and simulation environments, including problem formulations that enable coupled, multidisciplinary analysis. * Familiarity with MonteCarlo methods, sensitivity studies, and statistical evaluation of mission outcomes.  * Background working with crossdisciplinary datasets (aero, propulsion, structural, environmental), integrating them within mission‑level or MDO‑style analysis workflows. * Proficient with Python (MATLAB or other languages commonly used for data analysis are a plus)  Skills & Competencies  * Strong analytical and mathematical modelling skills; able to develop and maintain reusable simulation workflows, including coupled, multidisciplinary problem formulations. * Ability to work with MBSE‑aligned environments and multidisciplinary design optimization (MDO) toolchains (e.g., SysML, Valispace, ModelCenter, Ansys SAM, Flow, OpenMDAO, Isight or similar) to connect mission analysis with systemlevel architecture.  * Able to synthesize complex results into concise, decisionoriented documentation and presentations.  * Clear communication skills and the ability to coordinate independently and effectively with domain experts in propulsion, GNC, structures, fluids, and systems. * Strong ownership mindset and commitment to delivering highquality results reliably and on time. * Fluent in English (German is a plus)  Benefits  * Employee Participation Program: Share in our success through our virtual company share program * 30 days of vacation: Enjoy the days off to relax and recharge * Company pension plan: Secure your future with our company pension plan, featuring a 20% employer contribution after the probation period * Subsidised lunch: Stay energised with delicious, subsidised lunches every day * Public transport ticket: Commute with ease using a fully financed Deutschlandticket * Sport Clubs membership: Stay fit with our sponsored sports club memberships (EGYM Wellpass) * Individual learning allowance: Grow your skills with an individual learning budget granted after the probation period * Childcare allowance: Receive a childcare allowance for your non-school-age children * And Much More! Discover additional perks and benefits when you join our team         Who we are We are Isar Aerospace and we are at the forefront of New Space building a modern space business to enable faster, better and cheaper access to space. Our mission is to help democratise space and use it for good in order to improve life on Earth now and for the future generations. We are a fast-growing company aiming to provide sustainable and environmentally friendly launch solutions for small and medium-sized satellites and constellations into Low Earth Orbit. The company is privately funded by world-leading technology investors with strong commitment and support and our team is made of driven and talented people with a real passion for space innovation. We're making rockets in a way that hasn't been done before disrupting a traditional industry. If you are up for the challenge, want to work on cutting-edge projects and be part of a team changing the world for better, come, join us and launch your career! Want to find out more about us? Visit www.isaraerospace.com   Data Protection We process your personal data for the purpose of managing the recruitment process and assessing your application. For detailed information on how your data is processed, including your rights, please refer to our Privacy Policy. Disclaimer Isar Aerospace SE is an equal-opportunity employer committed to fairness and inclusivity. We do not prioritize any specific religion, gender, nationality, or background. Due to security clearance requirements, affiliations with countries listed under § 13 para. 1 no. 17 SÜG may affect the application process. All qualified applicants are encouraged to apply. We use Metaview to record interview audio so our team can review it later and stay focused during the conversation. 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Masterthesis: KI-gestützte Analyse von R&I-Schemata im Engineering-Prozess

AVAT Automation

DAS ERWARTET SIE BEI AVAT Gemeinsam bringen wir die Energiewende voran. AVAT entwickelt intelligente Produkte für die dezentrale Energieversorgung, damit machen wir unsere Städte sauberer und nachhaltiger und fördern den Ausbau der Erneuerbaren Energien. Du schreibst deine Masterthesis zum Thema „KI-gestützte Automatisierung der R&I-Schemata-Analyse als strategischer Baustein zur Digitalisierung von Engineering-Prozessen im Projektgeschäft“ bei uns in Tübingen in einem innovativen Umfeld und treibst die Digitalisierung unser Engineering‑Prozesse aktiv voran. Dabei reduzierst du Engineering‑Aufwände, machst Abläufe robuster und skalierbarer und sicherst wertvolles Wissen für die Zukunft. Wir freuen uns auf dich! Was erwartet dich bei AVAT? In deiner Masterthesis entwickelst du ein Konzept und einen funktionsfähigen Prototyp für ein KI‑gestütztes System, das R&I‑Schemata automatisch analysiert und einen bislang manuellen Prozess skalierbar macht. Folgende spannende Aufgaben erwarten dich dabei: * Analyse des aktuellen Engineering-Prozesses rund um R&I‑Schemata * Entwicklung eines KI‑gestützten Ansatzes zur Identifikation und Klassifikation von MSR‑Komponenten * Automatisierte Interpretation von Signal- und Funktionszusammenhängen * Aufbau einer standardisierten Schnittstellenliste * Bewertung von Machbarkeit, Nutzen, Integrationsfähigkeit und Skalierbarkeit * Entwicklung eines Demonstrators und strategischer Handlungsempfehlungen * Unterstützung durch erfahrene Kolleg:innen DAMIT ÜBERZEUGEN SIE UNS * Masterstudium in Engineering, Informatik, Data Science oder verwandten Fächern * Interesse an KI, Automatisierung und digitalen Engineering-Prozessen * Strukturierte, analytische Arbeitsweise und hohe Motivation * Verfügbarkeit für mindestens 5–6 Monate, um deine Masterarbeit erfolgreich abzuschließen DAS MACHT AVAT BESONDERS Bei uns fühlt sich Arbeit nicht wie Arbeit an. Wir leben New Work mit mobilem und flexiblem Arbeiten, flachen Hierarchien, einem familiären Miteinander und viel Gestaltungsfreiraum.

Abschlussarbeit: Einsatz von KI zur Beschleunigung von Simulationsprozessen im Engineering

d.u.h.Group

DEINE AUFGABEN Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie technische Simulationen durchgeführt werden. Moderne Plattformen wie Simcenter PhysicsAI oder der Simcenter ROM Builder versprechen, auf Basis vorhandener CAE-Simulationen Vorhersagemodelle zu erstellen und Entwicklungszyklen deutlich zu verkürzen. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll die praktische Anwendbarkeit solcher KI-Methoden anhand eines realen Engineering-Problems untersucht werden. * Einarbeitung in die Grundlagen von Reduced Order Models und Physics-Informed AI  * Aufbau eines Demonstrators auf Basis eines realen Simulationsmodells  * Durchführung von Simulationsstudien zur Datengenerierung  * Training und Validierung eines PhysicsAI-Modells  * Vergleich von Genauigkeit, Rechenzeit und Aufwand gegenüber klassischen Simulationen  * Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse DAS BRINGST DU MIT * Studium im Bereich Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Luft- und Raumfahrttechnik,  Computational Engineering oder vergleichbar * Kenntnisse in der FEM oder CFD-Methode  * Kenntnisse in einem FEM-Tool (NX/Simcenter3D/Nastran oder Hypermesh/Optistruct)  * Alternativ Kenntnisse in einem CFD Tool (FLOEFD oder StarCCM+) * Interesse an Simulationen und Künstlicher Intelligenz  * Analytische und strukturierte Arbeitsweise  * Kenntnisse in Python von Vorteil * Sehr gute Deutschkenntnisse DAS HABEN WIR ZU BIETEN * Verbindung von Theorie und Praxis * Persönliche Betreuung durch einen festen Mentor * Eigenverantwortung und sichtbarer Einfluss auf reale Projekte * Perspektive auf einen Berufseinstieg nach dem Studium