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Elbit Systems Deutschland GmbH & Co. KG

Industrie und Maschinenbau

Ulm

  • Art der Beschäftigung: Studierende
  • Hybrid

Werkstudent / Abschlussarbeit (m/w/d) – Software Engineering & KI

Über diesen Job

Elbit Systems Deutschland

Werkstudent / Abschlussarbeit (m/w/d) – Software Engineering & KI

Standort: Ulm

Du möchtest praktische Erfahrung im Software Engineering & KI sammeln?

Dein theoretisches Wissen aus dem Studium im Rahmen einer Werkstudententätigkeit oder Abschlussarbeit einbringen?

Dann bewirb dich bei uns und werde Teil eines internationalen Unternehmens mit über 100 jähriger Firmengeschichte!

Dein Projekt:

  • Du forschst und entwickelst im Rahmen deiner Bachelor- oder Masterarbeit an einer Software-Lösung für hardware-limitierte Embedded Systeme
  • Du implementierst einen Low Bit Rate Vocoder auf Basis moderner Open-Source Foundation Models wie Whisper, Parakeet oder Voxtral
  • Du entwickelst, optimierst und evaluierst die Software-Chain und berücksichtigst dabei die Anforderungen an Rechenlast, Speicherbedarf und Echtzeitfähigkeit auf ressourcenbeschränkten Plattformen
  • Du bewertest die Modellperformance und schaust dabei auf Audioqualität, Latenz und Robustheit unter Hardware-Constraints wie Quantisierung, Pruning oder Knowledge Distillation
  • Du untersuchst die Trade-Offs zwischen Modulationsqualität, Hardware-Anforderungen und Leistungsaufnahme
  • Du optimierst die Lösung für Edge Devices wie NVIDIA Jetson Orin, SiMa.ai Modalix SoM oder AMD FPGAs und integrierst sie in bestehende Signalverarbeitungspipelines
  • Du startest ab sofort oder nach Absprache und arbeitest typischerweise 3 bis 6 Monate an dem Thema, flexibel anpassbar

Dein Profil:

  • Du studierst Informatik, Elektrotechnik, Software Engineering, Künstliche Intelligenz oder eine verwandte Fachrichtung
  • Du bringst Grundlagen in Python und C/C++ mit und hast idealerweise Berührungspunkte mit Embedded Programming, Signalverarbeitung und/oder Machine Learning
  • Du kennst Frameworks oder Formate wie TensorFlow Lite bzw. TFLite Micro, PyTorch oder ONNX oder bist bereit, dich schnell einzuarbeiten
  • Du hast idealerweise erste Erfahrung mit Model Compression, Quantized Neural Networks, TinyML/Edge AI oder Audio Processing, das ist aber kein Muss
  • Du begeisterst dich für effiziente KI-Modelle und deren Einsatz auf Embedded Hardware und arbeitest selbstständig, analytisch und lösungsorientiert

Das erwartet dich bei uns:

  • Du arbeitest an einem zukunftsweisenden Thema mit direkter praktischer Anwendbarkeit
  • Du wirst von erfahrenen Entwicklerinnen und Entwicklern eng begleitet und unterstützt
  • Du bekommst Zugang zu moderner Hardware, Entwicklungsumgebungen und Open-Source-Tools
  • Du arbeitest flexibel passend zu deinem Studium und bist in Ulm eingesetzt, remote ist nach Absprache möglich

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