Masterand (m/w/d): Untersuchung der künstlichen Generierung von Trainingsdaten für Roboterprozesse

robominds GmbH; München; Vor Ort; Vertraulich; Vollzeit

Zusammenfassung

robominds GmbH sucht einen Masterand (m/w/d) zur Untersuchung der künstlichen Generierung von Trainingsdaten für Roboterprozesse in München. Der Fokus liegt auf der Optimierung der Datengenerierung und dem Training von neuronalen Netzen. Diese Position bietet die Möglichkeit, in einem dynamischen, interdisziplinären Team an innovativen Projekten mitzuwirken und Zugang zu modernster Technologie und Ausbildung zu erhalten.

Leistungen

Arbeiten in einem interdisziplinären Team

Zugang zu modernster Robotertechnologie

Kantinenzuschuss

Flexibles Arbeiten

Gut ausgestattete Pausenräume

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Bachelorstudium in Informatik oder vergleichbarem Bereich.
• Kenntnisse im Bereich Machine Learning erforderlich.
• Gute Programmierkenntnisse in Python sind notwendig.

Aufgaben

• Erzeugung eines künstlichen Trainingsdatensatzes.
• Training eines Modells mit dem generierten und Vergleichsdatensatz.
• Vergleich der Performance der trainierten Modelle.

Kenntnisse

Machine Learning

Programmierung in Python

Moderne Softwareentwicklung

Ausbildung

Bachelorstudium in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau

Tools

git

IDE (z.B. VS Code, PyCharm)

Jobbeschreibung

Masterand (m/w/d): Untersuchung der künstlichen Generierung von Trainingsdaten für Roboterprozesse, Munich

Standort: Munich, Germany

Stellenbeschreibung

Einleitung und Hintergrund: Eine der größten Herausforderungen beim Trainieren von neuronalen Netzen ist die Beschaffung von annotierten Daten. Ein alternativer Ansatz ist die künstliche Generierung von Trainingsdaten. Ziel ist es, die Diskrepanz zwischen realen und generierten Daten zu minimieren.

Ziel der Arbeit: Untersuchung und Optimierung von Datengenerierungsprozessen, um die benötigte Menge an annotierten Daten erheblich zu reduzieren.

Aufgaben

1. Erzeugung eines künstlichen Trainingsdatensatzes vergleichbar mit einem vorhandenen annotierten Datensatz
2. Training eines Modells mit dem generierten und dem Vergleichsdatensatz
3. Vergleich der Performance der trainierten Modelle
4. Optimierung des Datengenerierungsprozesses zur Minimierung des Performance-Unterschieds

Qualifikation

• Abgeschlossenes Bachelorstudium in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren Bereich
• Kenntnisse im Bereich Machine Learning
• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Erfahrung mit moderner Softwareentwicklung (git, IDE, z.B. VS Code, PyCharm)

Benefits

• Arbeiten in einem interdisziplinären Team an einem praxisrelevanten Projekt in einem innovativen Umfeld
• Zugang zu modernster Roboter- und Greifertechnologie sowie Unterstützung bei Tests
• Ein dynamisches, motiviertes Team, das Innovation und Kreativität schätzt
• Gemeinsame Mittagspausen, flexibles Arbeiten, und eine "use your own brain"-Policy
• Kantinenzuschuss, gut ausgestattete Pausenräume mit Snacks und Getränken