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Fraunhofer-Gesellschaft
vor 5 Tagen

Abschlussarbeit im Themenfeld Self-Supervised Representation Learning for Senor Data(m/w/x)

Duisburg
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Data Science

Beschreibung

In dieser Abschlussarbeit erforschst du innovative KI-Methoden für Sensor- und Zeitreihendaten. Du entwickelst sowie evaluierst eigene Modelle und prägst so die Zukunft der automatischen Datenannotation.

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Anforderungen

  • Studium Informatik, Elektrotechnik, Data Science, KI oder vergleichbar
  • Sehr gute bis gute Studienleistungen
  • Kenntnisse in Machine Learning/Deep Learning
  • Gute Programmierkenntnisse in Python und ML-Frameworks
  • Eigeninitiative, Einsatzbereitschaft und Freude an Forschung
  • Eigenständige Arbeitsweise, Kommunikations- und Teamfähigkeit

Ausbildung

Bachelor-Abschluss

Aufgaben

  • Aktuellen Stand der Technik recherchieren und einordnen
  • Geeignete Machine-Learning-Methoden für die Implementierung analysieren und auswählen
  • KI- und Machine-Learning-Modelle in PyTorch konzipieren
  • Modelle implementieren und trainieren
  • Experimentelle Evaluierung an industriellen und medizinischen Daten durchführen
  • Neueste KI-Methoden zur automatischen Annotation von Sensordaten erforschen und erproben

Tools & Technologien

PythonPyTorchTensorflowMachine LearningDeep Learning

Sprachen

Deutschverhandlungssicher

Benefits

Flexibles Arbeiten

  • Flexible Arbeitszeiten
  • Gleitzeitmodell

Attraktive Vergütung

  • Vergütung

Abwechslungsreiche Aufgaben

  • Einblicke in wissenschaftliche Arbeit
  • Vielfalt der Kompetenzen

Weiterbildungsangebote

  • Anwendung von Studienwissen

Sonstige Vorteile

  • Lösungen für Bewerber mit Behinderung
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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