Praktika zur Optimierung des Machine-Learning-Frameworks AIfES

Fraunhofer IMS; Duisburg; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Forschungsinstitut in Duisburg sucht engagierte Praktikanten für die Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Lösungen in embedded Systems. Zu den Aufgaben gehören die Optimierung von Prozessen und die Implementierung neuer Features. Bewerber sollten gute Programmierkenntnisse in C/C++ und Grundkenntnisse im Machine Learning mitbringen. Die Stelle kann in Teilzeit besetzt werden.

Leistungen

Vergütung nach Bundesrichtlinien für Praktikanten

Individuelle Förderung der Mitarbeitenden

Qualifikationen

• Gute Programmierkenntnisse in C und/oder C++.
• Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning und neuronaler Netze.
• Erfahrung mit eingebetteten Systemen.

Aufgaben

• Optimierung der Inferenz- und Trainingsprozesse innerhalb des AIfES-Frameworks.
• Entwicklung neuer Features zur Erweiterung der Funktionalität von AIfES.
• Durchführung von Tests und Validierungen der entwickelten Funktionen.

Kenntnisse

Programmierung in C

Programmierung in C++

Machine Learning

Kommunikationsfähigkeit

Teamfähigkeit

Ausbildung

Studium der Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbar

Tools

Keras

PyTorch

Mikrocontroller

Jobbeschreibung

Overview

Wir sind ein engagiertes Team, das sich auf die Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Lösungen für eingebettete Systeme spezialisiert hat. Der Fokus liegt auf unserem Open-Source Framework AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems), das die Integration von Machine Learning in kleinste eingebettete Geräte ermöglicht. Somit können Sensordaten mithilfe von KI direkt an der Datenquelle verarbeitet werden. Dadurch entsteht eine neue Generation von intelligenten Sensoren.

Was Sie bei uns tun

Bitte geben Sie in Ihrer Bewerbung an, ob es sich um ein freiwilliges Praktikum oder um ein Pflichtpraktikum handelt.

• Optimierung der Inferenz- und Trainingsprozesse innerhalb des AIfES-Frameworks
• Entwicklung und Implementierung neuer Features zur Erweiterung der Funktionalität von AIfES
• Durchführung von Tests und Validierungen der entwickelten Funktionen auf verschiedenen Hardwareplattformen
• Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam zur kontinuierlichen Verbesserung des Frameworks

Was Sie mitbringen

• Studium im Bereich der Informatik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Gute Programmierkenntnisse in C und/oder C++
• Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning und neuronaler Netze
• Erfahrung mit eingebetteten Systemen und Mikrocontrollern und Kenntnisse in Python sind von Vorteil
• Erfahrung im Umgang mit bekannten Machine Learning Frameworks (z. B. Keras oder PyTorch) wünschenswert
• Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise, Kreativität sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit

Was Sie erwarten können

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Vergütung richtet sich nach den Richtlinien des Bundes über Praktikantenvergütungen.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Bewerbung

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika).

Fragen zu dieser Position beantwortet gerne Frau Irini Tsiftsi,

Telefon [phone], E-Mail: [e-mail]

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
www.ims.fraunhofer.de

Kennziffer: 78894 Bewerbungsfrist: