CARIAD SE
Internship / Masters Thesis - Meta-Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
VollzeitPraktikummit Homeoffice
ab 13,9 / Stunde
Mönsheim, München, Berlin
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CA
CARIAD SEInternship / Masters Thesis - Inverse Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
Mönsheim, München, Berlin
ab 13,9 / Stunde
VollzeitPraktikummit Homeoffice
Beschreibung
In diesem Praktikum oder deiner Masterarbeit gestaltest du die Zukunft intelligenter Fahrzeugfunktionen mit, indem du innovative IRL-Methoden erforschst und direkt in die Praxis umsetzt.
Lass KI die perfekten Jobs für dich finden!
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Anforderungen
- •Laufendes Studium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
- •Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik, Reinforcement Learning oder Imitation Learning
- •Interesse an oder erste Erfahrungen mit Inverse Reinforcement Learning, Learning from Demonstrations oder Reward Learning
- •Erfahrung in Python sowie mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX
- •Praktische Erfahrung durch reale Projekte, Studienarbeiten, Praktika oder Berufserfahrung
- •Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- •Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- •Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
- •Laufendes Studium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
- •Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik, Reinforcement Learning oder Imitation Learning
- •Interesse an oder erste Erfahrungen mit Inverse Reinforcement Learning, Learning from Demonstrations oder Reward Learning
- •Erfahrung in Python sowie mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX
- •Praktische Erfahrung durch reale Projekte, Studienarbeiten, Praktika oder Berufserfahrung
- •Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- •Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- •Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
Ausbildung
Laufendes Studium
Aufgaben
- •Eng mit Doktorand:innen an Reinforcement-Learning-Herausforderungen zusammenarbeiten
- •Stand der Technik im Bereich Inverse Reinforcement Learning analysieren
- •Geeignete IRL-Methoden auswählen, implementieren und anpassen
- •Belohnungsfunktionen aus Expertendemonstrationen ableiten
- •Experimente zur Bewertung von Güte und Übertragbarkeit durchführen
- •Erlernte Belohnungsmodelle auf Reinforcement-Learning-Trainingsprozesse anwenden
- •Forschungsergebnisse dokumentieren, kommunizieren und veröffentlichen
- •Mit Teams aus Vor- und Serienentwicklung kooperieren
Tools & Technologien
PythonPyTorchJAX
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Benefits
Flexibles Arbeiten
- •Mobiles Arbeiten nach Vereinbarung
- •Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
Sonstige Vorteile
- •Unterstützung bei Behinderung
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens CARIAD SE 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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Internship / Masters Thesis - Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
VollzeitPraktikummit Homeofficeab 13,9 / StundeMönsheim, München, Berlin - CARIAD SE
Internship / Masters Thesis - Sim‑to‑Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
VollzeitPraktikummit Homeofficeab 13,9 / StundeMönsheim, Berlin, München - CARIAD SE
Internship / Thesis - System Identification with Physics-informed ML for Vehicle Dynamics(m/w/x)
VollzeitPraktikummit Homeofficeab 13,9 / StundeBerlin, München, Mönsheim - TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Praktikum Vergleich verschiedener Reinforcement Learning Algorithmen basierend auf Bilddaten für die CAM Programmierung von Werkzeugmaschinen(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeDitzingen
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CARIAD SEInternship / Masters Thesis - Inverse Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
Mönsheim, München, Berlin
ab 13,9 / Stunde
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In diesem Praktikum oder deiner Masterarbeit gestaltest du die Zukunft intelligenter Fahrzeugfunktionen mit, indem du innovative IRL-Methoden erforschst und direkt in die Praxis umsetzt.
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Anforderungen
- •Laufendes Studium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
- •Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik, Reinforcement Learning oder Imitation Learning
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Ausbildung
Laufendes Studium
Aufgaben
- •Eng mit Doktorand:innen an Reinforcement-Learning-Herausforderungen zusammenarbeiten
- •Stand der Technik im Bereich Inverse Reinforcement Learning analysieren
- •Geeignete IRL-Methoden auswählen, implementieren und anpassen
- •Belohnungsfunktionen aus Expertendemonstrationen ableiten
- •Experimente zur Bewertung von Güte und Übertragbarkeit durchführen
- •Erlernte Belohnungsmodelle auf Reinforcement-Learning-Trainingsprozesse anwenden
- •Forschungsergebnisse dokumentieren, kommunizieren und veröffentlichen
- •Mit Teams aus Vor- und Serienentwicklung kooperieren
Tools & Technologien
PythonPyTorchJAX
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Benefits
Flexibles Arbeiten
- •Mobiles Arbeiten nach Vereinbarung
- •Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
Sonstige Vorteile
- •Unterstützung bei Behinderung
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Über das Unternehmen
CARIAD SE
Branche
Automotive
Beschreibung
The company builds automotive software platforms and digital customer functions for brands like Audi, Volkswagen, and Porsche.
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Internship / Masters Thesis - Sim‑to‑Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
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Praktikum Vergleich verschiedener Reinforcement Learning Algorithmen basierend auf Bilddaten für die CAM Programmierung von Werkzeugmaschinen(m/w/x)
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