CARIAD SE
Internship / Masters Thesis - Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
VollzeitPraktikummit Homeoffice
ab 13,9 / Stunde
Mönsheim, München, Berlin
Neuer Job?Nejo!
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CA
CARIAD SEInternship / Masters Thesis - Sim‑to‑Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
Mönsheim, Berlin, München
ab 13,9 / Stunde
VollzeitPraktikummit Homeoffice
Beschreibung
You will bridge the gap between simulation and reality by developing robust reinforcement learning policies, collaborating with researchers to transform automotive mobility through advanced AI.
Lass KI die perfekten Jobs für dich finden!
Lade deinen CV hoch und die Nejo-KI findet passende Stellenangebote für dich.
Anforderungen
- •Enrolled student in relevant technical field
- •Foundation in machine and reinforcement learning
- •Solid Python and ML framework skills
- •Experience with learning-based simulation models
- •Basic understanding of control systems (plus)
- •Structured, independent working style and analytical skills
- •Fluency in English and German
Ausbildung
Laufendes Studium
Aufgaben
- •Partner with a PhD student on reinforcement learning
- •Review state-of-the-art domain randomization and policy transfer
- •Investigate advanced techniques to improve policy robustness
- •Use measurement data to reduce simulation-to-reality gaps
- •Design experiments to evaluate randomization and adaptation strategies
- •Implement prototype learning pipelines and validate methods
- •Collaborate with pre-development and series development teams
Tools & Technologien
PythonJAX
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Benefits
Sonstige Vorteile
- •Application assistance for disability
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
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VollzeitPraktikummit HomeofficeRenningen
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ab 13,9 / Stunde
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You will bridge the gap between simulation and reality by developing robust reinforcement learning policies, collaborating with researchers to transform automotive mobility through advanced AI.
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Anforderungen
- •Enrolled student in relevant technical field
- •Foundation in machine and reinforcement learning
- •Solid Python and ML framework skills
- •Experience with learning-based simulation models
- •Basic understanding of control systems (plus)
- •Structured, independent working style and analytical skills
- •Fluency in English and German
Ausbildung
Laufendes Studium
Aufgaben
- •Partner with a PhD student on reinforcement learning
- •Review state-of-the-art domain randomization and policy transfer
- •Investigate advanced techniques to improve policy robustness
- •Use measurement data to reduce simulation-to-reality gaps
- •Design experiments to evaluate randomization and adaptation strategies
- •Implement prototype learning pipelines and validate methods
- •Collaborate with pre-development and series development teams
Tools & Technologien
PythonJAX
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Benefits
Sonstige Vorteile
- •Application assistance for disability
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.
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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Master Thesis Neural Network-Based Surrogate Models for EHL Contact Simulations(m/w/x)
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