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Praktikum/Abschlussarbeit (m/w/d) im Bereich künstliche Intelligenz und hochautomatisiertes Fahren

dSPACE
Found 1 month ago
Location
Paderborn, Germany
Time
Not disclosed
Work Mode
Not disclosed
Salary
attraktiven Vergütung
Visa Help
Not disclosed
Last Verified
1 month ago

Education

  • Bachelor
  • Master
  • PhD

Skills & Qualifications

Technical Skills

  • Deep (Generative) Neural Networks
  • Large Language Models (LLMs)
  • Deep Reinforcement Learning
  • Graphik-Engines
  • Machine-Learning-Modellen
  • Deep Neural Networks
  • Generative AI
  • AI-Grafik-Engines
  • Python
  • Docker
  • MLOps Tools
  • Frameworks aus dem Bereich Deep Learning und generativer KI
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • scikit-learn
  • Linux
  • Kommandozeilenumgebungen
  • Containerisierungstechnologien
  • Machine-Learning- und KI-Anwendungen

Soft Skills

  • Unterstützen der Forschungsingenieure

Job Description

Im Rahmen deiner studentischen Tätigkeit bei uns kommst du mit den brandaktuellen Forschungsbereichen Deep (Generative) Neural Networks, Large Language Models (LLMs), Deep Reinforcement Learning, modernen Grafik-Engines sowie mit weiteren spannenden Themen in Kontakt und unterstützt die Entwicklung unserer Produkte. Deine Aufgaben * Unterstützen der Forschungsingenieure * Entwickeln und Trainieren von Machine-Learning-Modellen, z. B. Wahrnehmungsmodelle, Deep Neural Networks, Deep Reinforcement Learning, Generative AI, Large Language Models (LLMs), AI-Grafik-Engines * Programmieren, z. B. in Python, und Umgang mit Tools wie Docker und anderen MLOps Tools (je nach Thema und Vorkenntnissen) * Umgang mit Frameworks aus dem Bereich Deep Learning und generativer KI * Recherche zu aktuellen Forschungsthemen und Technologien

Requirements

  • Studium der Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Mechatronik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Programmierkenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (Hochsprache und/oder Skriptsprache), Python bevorzugt
  • Grundlegende Kenntnisse in den Themen maschinelles Lernen und/oder künstliche Intelligenz
  • Erfahrung im Umgang mit Machine-Learning-Bibliotheken, z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, von Vorteil
  • Umgang mit Linux und Kommandozeilenumgebungen
  • Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie Docker und anderen Tools für Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning- und KI-Anwendungen von Vorteil

Related Field

  • AI & Machine Learning

Related Subfield

  • Applied Machine Learning

Nice to Haves

  • Erfahrung im Umgang mit Machine-Learning-Bibliotheken, z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
  • Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie Docker und anderen Tools für Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning- und KI-Anwendungen
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