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Praktikanten (m/w/d) – Machine Learning

HEAD acoustics, Inc.
Found 2 months ago
Location
Herzogenrath, Germany
Time
Not disclosed
Work Mode
Not disclosed
Salary
Not disclosed
Visa Help
Not disclosed
Last Verified
1 month ago

Education

  • Bachelor
  • Master

Skills & Qualifications

Technical Skills

  • digitaler Signalverarbeitung
  • Python
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • PyTorch
  • Jax
  • Audio-
  • Beschleunigungssignalen

Soft Skills

  • Eigenständige Bearbeitung
  • gute Kenntnisse
  • wert auf saubere wissenschaftliche Arbeit
  • schnell in englischsprachige Fachliteratur einlesen
  • Begeisterung für unsere Arbeit
  • enge Zusammenarbeit im Team

Job Description

Eigenständige Bearbeitung von Forschungs- und oder Entwicklungsthemen * Training und Evaluierung von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen mit Fokus auf Audio- und Beschleunigungssignalen * Bearbeitung von Datensätzen sowie Generierung und Sammlung von Trainings- und Evaluierungsdaten * Saubere Dokumentation der Arbeiten und ggf. Mitarbeit an Publikationen

Requirements

  • Du studierst Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik oder ein vergleichbares Fachgebiet
  • Du hast Erfahrung in digitaler Signalverarbeitung, idealerweise im Bereich Akustik
  • Du besitzt gute Kenntnisse in Python und strebst danach, hochwertigen Code zu programmieren
  • Du hast idealerweise Erfahrung mit Deep Learning Libraries wie PyTorch oder Jax
  • Du legst Wert auf saubere wissenschaftliche Arbeit und kannst dich schnell in englischsprachige Fachliteratur einlesen, insbesondere in einem dynamischen Feld wie Machine Learning.
  • Codebeiträge zu öffentlich einsehbaren Repositories oder Teilnahmen an öffentlichen Wettbewerben (z.B. Kaggle) sind gerne gesehen.

Related Field

  • AI & Machine Learning

Related Subfield

  • Applied Machine Learning

Languages

  • english

Nice to Haves

  • idealerweise im Bereich Akustik
  • idealerweise Erfahrung mit Deep Learning Libraries wie PyTorch oder Jax
  • Codebeiträge zu öffentlich einsehbaren Repositories oder Teilnahmen an öffentlichen Wettbewerben (z.B. Kaggle) sind gerne gesehen.
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