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FZI Forschungszentrum Informatik

Internet, IT

Karlsruhe

  • Art der Anstellung: Studierende
  • Hybrid
  • Letzte Chance

Student*in im Rahmen einer Masterarbeit mit dem Thema: Trainieren eines reinforcement learning agents zur Umsetzung von Kletterverhalten auf Laufrobotern

Über diesen Job

— Gestalte die Zukunft mit uns

als Student*in im Rahmen einer Masterarbeit mit dem Thema: Trainieren eines reinforcement learning agents zur Umsetzung von Kletterverhalten auf Laufrobotern

Stundenbasis | Befristet | Karlsruhe | ab sofort
Reinforcement Learning Agent, Laufroboter, Rewardfunktion

Du hast Lust, in einem innovativen Forschungsumfeld zu arbeiten? Du suchst ein tolles Team, in dem Du Dich weiterentwickeln und einbringen kannst? Und vor allem: Du willst die Zukunft aktiv mitgestalten? Dann bist Du bei uns am FZI genau richtig!

Wir sind eine gemeinnützige Forschungseinrichtung und beschäftigen uns mit spannenden und abwechslungsreichen Aufgaben der Informatik-Anwendungsforschung. Unsere Aufgabe ist neben dem Transfer unserer Forschungsergebnisse in Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft auch die Aus- und Weiterbildung von zukünftigen Fach- und Führungskräften für den digitalen Wandel.

Das erwartet Dich bei uns

Die Abteilung Interaktive Diagnose- und Servicesysteme (IDS) forscht an Lösungen für viele unterschiedliche Fragestellungen in der Robotik. Dabei werden im Schwerpunkt der Laufrobotik neue Anwendungsfälle sowie Steuerungskonzepte erarbeitet und getestet.

  • Du entwickelst in Deiner Masterarbeit einen Reinforcement Learning Agent um kurze Klettermanöver in unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen mit Laufroboter auszuführen.
  • Du designst und evaluierst eine Rewardfunktion zur Erzeugung des gewünschten Kletterverhaltens.
  • Du erstellst Umgebungskarten zum Training allgemeiner sowie spezieller Kletterfähigkeiten.

Das bringst Du mit

  • Du studierst Informatik, Mechatronik, Elektro- und Informationstechnik oder einen verwandten Studiengang.
  • Du beherrschst die Programmiersprache Python.
  • Du besitzt Eigeninitiative sowie eine sorgfältige, gewissenhafte Arbeitsweise.
  • Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
  • Idealerweise hast Du bereits Kenntnisse im Bereich Reinforcement Learning bzw. Maschinelles Lernen.
  • Idealerweise hast Du Erfahrung im Umgang mit Simulationsumgebungen wie Isaac Sim oder MuJoCo Playground.

Was wir Dir bieten

  • Du hast die Möglichkeit, Dich bei diversen internen Formaten zu wissenschaftlichen Themen fachbereichsübergreifend auszutauschen.
  • Du bekommst spannende Einblicke in unsere Forschung und kannst wertvolle Praxiserfahrung für den Einstieg ins Berufsleben sammeln.
  • Wir nutzen die neueste Hard- und Software am FZI. Gemeinsam mit unseren wissenschaftlichen Mitarbeitenden arbeitest Du vor Ort in erstklassig ausgestatteten Forschungslaboren.
  • Unser Miteinander ist geprägt von der Begeisterung für unsere Themen und gemeinsamen Werte. Wir sind alle per "Du" und helfen uns gegenseitig. Bei uns kannst Du Dich einbringen und Themen vorantreiben.
  • Eine motivierte und kompetente Betreuung ist uns wichtig. Dazu zählt für uns: sich ausreichend Zeit für Dich nehmen und Dich mit hilfreichem Feedback unterstützen.
  • Mit unseren flexiblen Arbeitsformen hinsichtlich Arbeitszeit und Stundenumfang sowie unserer Regelung zum mobilen Arbeiten geben wir Dir die Freiheit, die Du benötigst, um Dein Privat- und Berufsleben zu vereinbaren.
  • Bei der Vergütung von Hilfskräften und Praktikant*innen orientieren wir uns an den Vorgaben für Hochschulen des Landes. Die Höhe ist abhängig davon, ob Du bereits einen (Studien-)Abschluss und/oder erste Berufserfahrung
    hast. Abschlussarbeiten können entsprechend der Vorgaben leider nicht vergütet werden.
  • Deine Arbeitszeit und Vertragsdauer legen wir in gemeinsamer Absprache mit Dir fest.

Hier erfährst Du mehr über unsere Benefits

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich bei uns.
Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fachliche Fragen zur Stelle beantwortet Dir gerne Friedrich Graaf

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