CARIAD SE
Internship / Masters Thesis - Inverse 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 - Meta-Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
Mönsheim, München, Berlin
ab 13,9 / Stunde
VollzeitPraktikummit Homeoffice
AI/ML
Beschreibung
In diesem Projekt entwickelst du intelligente Fahrzeugfunktionen, indem du Meta-RL-Methoden implementierst und validierst. Dabei arbeitest du eng mit der Forschung zusammen, um die Mobilität von morgen zu prägen.
Lass KI die perfekten Jobs für dich finden!
Lade deinen CV hoch und die Nejo-KI findet passende Stellenangebote für dich.
Anforderungen
- •Laufendes Studium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
- •Kenntnisse in Regelungsdesign und Reinforcement Learning
- •Erfahrung in Python und Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX
- •Praxiserfahrung durch reale Projekte, Praktika oder Berufserfahrung
- •Analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- •Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- •Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
- •Gute Kommunikationsfähigkeiten
- •Laufendes Studium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
- •Kenntnisse in Regelungsdesign und Reinforcement Learning
- •Erfahrung in Python und Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX
- •Praxiserfahrung durch reale Projekte, Praktika oder Berufserfahrung
- •Analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- •Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- •Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
- •Gute Kommunikationsfähigkeiten
Ausbildung
Laufendes Studium
Aufgaben
- •Zentrale Herausforderungen im Reinforcement Learning mit Doktorand:innen bearbeiten
- •Aktuellen Stand der Technik im Meta-Reinforcement Learning analysieren
- •Geeignete Meta-RL-Methoden auswählen und implementieren
- •Agenten trainieren und feinabstimmen
- •Experimente zur Validierung der Leistungsfähigkeit konzipieren und durchführen
- •Baselines, Ablationsstudien und Robustheitsanalysen erstellen
- •Forschungsergebnisse für mögliche Veröffentlichungen aufbereiten
- •Mit Teams aus Vor- und Serienentwicklung zusammenarbeiten
Tools & Technologien
PythonPyTorchJAX
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Benefits
Flexibles Arbeiten
- •Mobiles Arbeiten nach Vereinbarung
- •Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
Mentoring & Coaching
- •Unterstützung bei der Bewerbung
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.
Noch nicht perfekt?
- CARIAD SE
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 - Meta-Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
Mönsheim, München, Berlin
ab 13,9 / Stunde
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AI/ML
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In diesem Projekt entwickelst du intelligente Fahrzeugfunktionen, indem du Meta-RL-Methoden implementierst und validierst. Dabei arbeitest du eng mit der Forschung zusammen, um die Mobilität von morgen zu prägen.
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Anforderungen
- •Laufendes Studium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
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- •Erfahrung in Python und Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX
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- •Analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- •Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- •Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse
- •Gute Kommunikationsfähigkeiten
Ausbildung
Laufendes Studium
Aufgaben
- •Zentrale Herausforderungen im Reinforcement Learning mit Doktorand:innen bearbeiten
- •Aktuellen Stand der Technik im Meta-Reinforcement Learning analysieren
- •Geeignete Meta-RL-Methoden auswählen und implementieren
- •Agenten trainieren und feinabstimmen
- •Experimente zur Validierung der Leistungsfähigkeit konzipieren und durchführen
- •Baselines, Ablationsstudien und Robustheitsanalysen erstellen
- •Forschungsergebnisse für mögliche Veröffentlichungen aufbereiten
- •Mit Teams aus Vor- und Serienentwicklung zusammenarbeiten
Tools & Technologien
PythonPyTorchJAX
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Benefits
Flexibles Arbeiten
- •Mobiles Arbeiten nach Vereinbarung
- •Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
Mentoring & Coaching
- •Unterstützung bei der Bewerbung
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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 - Inverse Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
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Internship / Masters Thesis - Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
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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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