Student/in (w/m/d) - Unterstützung im Bereich neurosymbolische KI-Methoden
Student/in (w/m/d) - Unterstützung im Bereich neurosymbolische KI-Methoden
Student/in (w/m/d) - Unterstützung im Bereich neurosymbolische KI-Methoden
Student/in (w/m/d) - Unterstützung im Bereich neurosymbolische KI-Methoden
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)
Forschung
St. Augustin
- Art der Anstellung: Vollzeit
- Vor Ort
- Zu den Ersten gehören
Student/in (w/m/d) - Unterstützung im Bereich neurosymbolische KI-Methoden
Über diesen Job
Im DLR-Institut für KI-Sicherheit erforschen und entwickeln wir KI-bezogene Methoden, Prozesse, Algorithmen, Technologien und Ausführungs- bzw. Systemumgebungen. Unser Fokus liegt auf sicherer und norm- bzw. standardkonformer KI, Cybersicherheit in offenen Daten- und Dienste-Ökosystemen und KI, sowie der Automatisierung in Mobilität und Logistik.
Das erwartet dich
In der Abteilung Algorithmen und hybride Lösungen werden KI Komponenten so ent- und weiterentwickelt, dass sie verantwortungsvoll in den sicherheitskritischen Arbeitsschwerpunkte des DLR eingesetzt werden können. Dazu werden insbesondere die Methoden zwischen Symbolik, Subsymbolik, Erklärbarkeit, formaler Verifikation und algorithmischer Absicherung adressiert. Ziel der Abteilung ist es, in den Kern der Anwendung eine möglichst sichere KI zu integrieren.
Deine Aufgaben
- Unterstützung im Bereich von Explainable AI, Robuste & Sichere KI
- Erstellung von Trainingsdaten zum Training von Neurosymbolischen KI-Methoden
- Implementierung von Standardprozessen zum Training und Validieren von erstellten KI-Modellen
- Unterstützung bei der Entwicklung von KI-Methoden für Image Recognition und Semantic Image Interpretation
Das bringst du mit
- abgeschlossenes oder laufendes Studium in Informatik, Mathematik oder vergleichbare
- grundlegendes Verständnis von Machine Learning und Neurosymbolischen Methoden von Vorteil
- Grundkenntnisse in Python, insbesondere in einem der Frameworks Tensorflow, PyTorch oder Jax sind von Vorteil
- Kenntnisse in textbasierten Datenformaten wie XML, JSON, etc. von Vorteil
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2753) beantwortet dir gerne:
Arne Peter Raulf
Tel.: +49 2241 20148 908
Unternehmens-Details
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