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Werkstudent*in Robotik & Erklärbare KI

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Fraun­ho­fer Hein­rich-Hertz-Insti­tut

Internet, IT

Berlin

  • Art der Beschäftigung: Studierende
  • Vor Ort

Werkstudent*in Robotik & Erklärbare KI

Über diesen Job

    Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut

    Das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) ist eines der weltweit führenden Forschungsinstitute für mobile und stationäre Kommunikationsnetzwerke und für die Schlüssel-Technologien der Zukunft. Unsere Kompetenzbereiche haben wir konsequent auf derzeitige und künftige Markt- und Entwicklungsanforderungen ausgerichtet.

    Werkstudent*in Robotik & Erklärbare KI

    Aufgabenbeschreibung:

    • Vorantreiben innovativer KI- und Robotik-Forschung
    • Entwicklung und Implementierung, praktische Anwendung, theoretische Analyse und Evaluation von KI-Algorithmen
    • Unterstützung bei der Implementierung von Deep Learning und generativen Modellen
    • Zuarbeit bei der Verbesserung von Modellen z. B. in Bezug auf Effizienz, Trainingsleistung oder Inferenzverhalten

    Erwartete Qualifikationen:

    • Bachelor/Master im Vollzeitstudium der Fachgebiete Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik oder verwandten Studiengängen mit guten bis sehr guten Noten
    • Programmiererfahrung, insbesondere gute bis sehr gute Python-Kenntnisse
    • Erfahrung mit Machine Learning und Reinforcement Learning, insbesondere mit neuronalen Netzen und ihrer Implementierung (PyTorch, Tensorflow o.ä.)
    • Motivation und Eigeninitiative
    • Wohnort Berlin und Umgebung, da die Ausführung der Stelle für optimale Kollaboration mit Kolleg*innen ausschließlich vor Ort in Berlin möglich ist
    • Interesse an Robotics und erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI), zum Beispiel unter anderem:
      - Robot Learning, einschließlich Reinforcement Learning, Behavior Cloning, Sim2Real
      - Mathematischer Optimierung, Differentialgleichungen, generativen/Flow-Modellen und
      Constraint-Solvern
      - Fundamentale Forschung und Methodenentwicklung in den Bereichen: lokale
      Merkmalsattribution, globale und mechanistische Interpretierbarkeit
      - XAI-basierte Modellverbesserungen, Evaluierung von KI-Modellen sowie physikinformierte
      neuronale Netzwerke (PINNs)
      - Anwendungen in einer Vielzahl von: Modellen des maschinellen Lernens, Architekturen,
      Inferenzzielen, Datenmodalitäten

    Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung unbedingt eine Notenübersicht sowie ein Anschreiben bei. Bewerbungen ohne Notenübersicht und Anschreiben können leider nicht berücksichtigt werden.

    Unser Angebot:

    • Attraktives Gehalt
    • Moderner und exzellent ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
    • Offene und kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
    • Flexible Arbeitszeiten
    • Unterstützung beim Anfertigen von Master- oder Bachelorarbeiten (häufig in enger Zusammenarbeit mit industriellen Partner)

    Unternehmens-Details

    company logo

    Fraun­ho­fer Hein­rich-Hertz-Insti­tut

    Internet, IT

    Berlin, Deutschland

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