Die KI-Suchmaschine für Jobs
Werkstudent Condition Monitoring mit Embedded AI(m/w/x)
Entwicklung von KI-Lösungen für Demonstratoren mit Unsupervised Machine Learning in anwendungsorientierter Forschung. Studium in Informatik/Data Science und erste ML/KI-Erfahrung erforderlich. Flexible Arbeitszeiten.
Anforderungen
- Studium in Informatik, Data Science, Elektrotechnik oder vergleichbar
- Erfahrung mit Python und idealerweise C
- Erste Erfahrung mit Machine Learning und KI
- Interesse an KI in eingebetteten Systemen
- Theoretisches Wissen in die Praxis bringen
Aufgaben
- Neue KI-Ansätze im Unsupervised Machine Learning recherchieren
- Ansätze zur Implementierung und Optimierung von KI untersuchen und vergleichen
- Praktische Lösungen für Demonstratoren auf eingebetteter Hardware implementieren
- Erkenntnisse in ansprechenden Präsentationen für das Team aufbereiten
Ausbildung
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- C
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
Lockere Unternehmenskultur
- Offene und kollegiale Arbeitsatmosphäre
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Abwechslungsreiche Aufgaben
- Spannende Projekte
Sonstige Vorteile
- Anwendungsorientierte Forschung
Noch nicht perfekt?
- Fraunhofer-GesellschaftTeilzeitWerkstudentnur vor OrtErlangen
- iba AG
Praktikant / Werkstudent Künstliche Intelligenz zur Anomalieerkennung(m/w/x)
Vollzeit/TeilzeitPraktikumnur vor OrtFürth - Schaeffler Technologies
Werkstudent Angewandte künstliche Intelligenz(m/w/x)
Teilzeit/NebenjobWerkstudentnur vor OrtErlangen - Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Werkstudent:in - Unterstützung bei der Laborarbeit(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtErlangen - Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Werkstudent:in/ Praktikant:in – Business Development im Bereich Machine Intelligence(m/w/x)
TeilzeitPraktikumnur vor OrtNürnberg
Werkstudent Condition Monitoring mit Embedded AI(m/w/x)
Entwicklung von KI-Lösungen für Demonstratoren mit Unsupervised Machine Learning in anwendungsorientierter Forschung. Studium in Informatik/Data Science und erste ML/KI-Erfahrung erforderlich. Flexible Arbeitszeiten.
Anforderungen
- Studium in Informatik, Data Science, Elektrotechnik oder vergleichbar
- Erfahrung mit Python und idealerweise C
- Erste Erfahrung mit Machine Learning und KI
- Interesse an KI in eingebetteten Systemen
- Theoretisches Wissen in die Praxis bringen
Aufgaben
- Neue KI-Ansätze im Unsupervised Machine Learning recherchieren
- Ansätze zur Implementierung und Optimierung von KI untersuchen und vergleichen
- Praktische Lösungen für Demonstratoren auf eingebetteter Hardware implementieren
- Erkenntnisse in ansprechenden Präsentationen für das Team aufbereiten
Ausbildung
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- C
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
Lockere Unternehmenskultur
- Offene und kollegiale Arbeitsatmosphäre
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Abwechslungsreiche Aufgaben
- Spannende Projekte
Sonstige Vorteile
- Anwendungsorientierte Forschung
Über das Unternehmen
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Branche
Research
Beschreibung
Das Unternehmen ist eines der weltweit führenden Institute für anwendungsorientierte Forschung in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Mikroelektronik und Datenerfassung.
Noch nicht perfekt?
- Fraunhofer-Gesellschaft
Werkstudent - Maschinelles Lernen(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtErlangen - iba AG
Praktikant / Werkstudent Künstliche Intelligenz zur Anomalieerkennung(m/w/x)
Vollzeit/TeilzeitPraktikumnur vor OrtFürth - Schaeffler Technologies
Werkstudent Angewandte künstliche Intelligenz(m/w/x)
Teilzeit/NebenjobWerkstudentnur vor OrtErlangen - Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Werkstudent:in - Unterstützung bei der Laborarbeit(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtErlangen - Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Werkstudent:in/ Praktikant:in – Business Development im Bereich Machine Intelligence(m/w/x)
TeilzeitPraktikumnur vor OrtNürnberg