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  • Pflichtpraktikum: Feature-Space-Analyse & Failure Case Detection für autonome Aufplanungsalgorithmen (m/w/d)

    TKMS ATLAS ELEKTRONIK GmbH
    Bremen, Germany
    Found 2 months ago
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Pflichtpraktikum: Feature-Space-Analyse & Failure Case Detection für autonome Aufplanungsalgorithmen (m/w/d)

TKMS ATLAS ELEKTRONIK GmbH
Found 2 months ago
Location
Bremen, Germany
Duration (Months)
4 Months
Time
Full-time
Work Mode
Hybrid
Salary
Gehaltsvorstellung
Visa Help
Not disclosed
Last Verified
1 month ago

Education

  • Bachelor
  • Master
  • PhD

Skills & Qualifications

Technical Skills

  • maschinellem Lernen
  • Deep Learning
  • Optimierungsalgorithmen
  • Simulation
  • PyTorch
  • Scikit-learn
  • Simulation
  • Sonaren
  • Validierungsmethoden
  • Python

Soft Skills

  • Selbständige und systematische Arbeitsweise.
  • Kommunikationsfähigkeit

Job Description

Entwicklung und Implementierung automatisierter Tests für polygonale und realitätsnahe Einsatzgebiete. Identifikation von unterperformanten Szenarien durch Analyse abstrakter Feature-Repräsentationen (Autoencoder, Clustering, Dimensionality Reduction). Konzeption von Metriken und Bewertungsstrategien zur systematischen Evaluation von Algorithmenleistung und Robustheit. Mitarbeit an weiteren Software- und Optimierungsaufgaben im Gesamtprojekt. Optional je nach Interesse: Untersuchung von Anomaly-Detection-Ansätzen zur Erweiterung der Failure Case Analysis.

Requirements

  • Laufendes technisches Studium mit Informatikanteilen, z.B. Data Science, Physik, Elektrotechnik oder vergleichbar.
  • Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning, Optimierungsalgorithmen oder Simulation sind von Vorteil. Idealerweise erste Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch oder Scikit-learn.
  • Frühere Erfahrungen mit Simulation, Sonaren oder Validierungsmethoden von Vorteil.
  • Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Sprache (bevorzugt Python).
  • Selbständige und systematische Arbeitsweise.
  • Kommunikationsfähigkeit im Umgang mit Kollegen und Projektbeteiligten.
  • Sehr Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Related Field

  • Software Engineering

Related Subfield

  • Software QA & Testing

Languages

  • Deutsch
  • Englisch

Nice to Haves

  • Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning, Optimierungsalgorithmen oder Simulation sind von Vorteil. Idealerweise erste Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch oder Scikit-learn.
  • Frühere Erfahrungen mit Simulation, Sonaren oder Validierungsmethoden von Vorteil.
▶Apply Now

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