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Praktikant im Bereich Deep Reinforcement Learning für die Luftfahrtproduktion(m/w/x)
Konzeption und Implementierung von Reinforcement Learning Frameworks für Produktionsszenarien bei einem Flugzeughersteller. Eingeschriebener Vollzeitstudent und Palantir Skywise Erfahrung erforderlich. Möglichkeit zur Abschlussarbeit.
Anforderungen
- Eingeschriebener Vollzeitstudent in Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Mechatronik oder vergleichbar
- Fundierte Kenntnisse in KI-Projekten mit Fokus auf Deep Reinforcement Learning
- Gute Programmierkenntnisse in Python und relevanten Machine Learning Frameworks
- Erfahrung im Verarbeiten großer Datenmengen mit Palantir Skywise
- Eigenständiges, initiatives und lösungsorientiertes Arbeiten
- Empathische und stakeholdergerechte Kommunikationsfähigkeit
- Verhandlungssichere Deutsch und Englisch Kenntnisse
- Betreuungszusage für die Masterarbeit von der Universität
Aufgaben
- Moderne Deep Reinforcement Learning (DRL) Algorithmen entwickeln
- DRL Algorithmen testen, validieren und implementieren
- Komplexe Produktionsszenarien modellieren
- Intelligente, agentengesteuerte Planungsansätze etablieren
- Gesamtes RL-Framework konzipieren
- Agenten definieren und Umgebungen modellieren
- Zielführende Belohnungsmechanismen entwickeln
- Geeignete DRL-Algorithmen auswählen und programmieren
- Validierung und Optimierung der Algorithmen sicherstellen
- Key Performance Indicators (KPIs) für die Produktionsplanung definieren
- Durchlaufzeit, Ressourcenauslastung und Termintreue messen
- Trainingsprozess verständlich visualisieren
- Implementierungs- und Betriebsstrategie für RL-Algorithmen konzipieren
- Reinforcement Learning Algorithmen in der Luftfahrtproduktion umsetzen
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- Palantir Skywise
Benefits
Attraktive Vergütung
- Attraktive Vergütung
Familienfreundlichkeit
- Ausgeglichene Work-Life-Balance
Sonstige Vorteile
- Möglichkeit zur Abschlussarbeit
- Teilnahme an Generation Airbus Community
Lockere Unternehmenskultur
- Internationales Umfeld
Moderne Technikausstattung
- Arbeit mit modernen Technologien
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- Agenten definieren und Umgebungen modellieren
- Zielführende Belohnungsmechanismen entwickeln
- Geeignete DRL-Algorithmen auswählen und programmieren
- Validierung und Optimierung der Algorithmen sicherstellen
- Key Performance Indicators (KPIs) für die Produktionsplanung definieren
- Durchlaufzeit, Ressourcenauslastung und Termintreue messen
- Trainingsprozess verständlich visualisieren
- Implementierungs- und Betriebsstrategie für RL-Algorithmen konzipieren
- Reinforcement Learning Algorithmen in der Luftfahrtproduktion umsetzen
Ausbildung
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Sprachen
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Benefits
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Über das Unternehmen
AIRBUS HELICOPTERS DEUTSCHLAND GmbH
Branche
Aerospace
Beschreibung
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