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 / Thesis - System Identification with Physics-informed ML for Vehicle Dynamics(m/w/x)
Berlin, München, Mönsheim
ab 13,9 / Stunde
VollzeitPraktikummit Homeoffice
AI/ML
Data Science
Beschreibung
In dieser Rolle schlägst du die Brücke zwischen Theorie und Praxis, indem du Machine-Learning-Modelle für die Fahrzeugdynamik optimierst und so den Simulation-to-Reality-Gap entscheidend minimierst.
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, Mechatronik oder vergleichbar
- •Kenntnisse in Regelungstechnik und Machine Learning
- •Physik-informiertes Machine Learning von Vorteil
- •Erfahrung mit Python und Machine-Learning-Frameworks
- •Praktische Erfahrung durch reale Projekte oder Praktika
- •Analytische und problemlösungsorientierte Fähigkeiten
- •Einsatzbereitschaft, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- •Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse
- •Gute Kommunikationsfähigkeiten
Ausbildung
Laufendes Studium
Aufgaben
- •Aktuelle Literatur zu Physics-informed Machine Learning sichten
- •Methoden zur Modellbildung in der Fahrzeugdynamik bewerten
- •Ansätze zur Minimierung des Simulation-to-Reality-Gaps auswählen
- •Ausgewählte Methoden implementieren, erweitern und optimieren
- •Modelle mit synthetischen und realen Fahrzeugdaten validieren
- •Mit Teams der Vor- und Serienentwicklung zusammenarbeiten
- •Eng mit Doktorand:innen im Bereich Machine Learning kooperieren
Tools & Technologien
PythonPyTorchMachine-Learning-Frameworks
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – verhandlungssicher
Benefits
Flexibles Arbeiten
- •Mobiles Arbeiten nach Vereinbarung
Sonstige Vorteile
- •Unterstützung bei Bewerbung mit Behinderung
- •Transparenz
Lockere Unternehmenskultur
- •Gegenseitiges Vertrauen
Sinnstiftende Arbeit
- •Eigenverantwortung
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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VollzeitPraktikummit Homeofficeab 13,9 / StundeIngolstadt, München, Berlin - CARIAD SE
Internship / Masters Thesis - Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
VollzeitPraktikummit Homeofficeab 13,9 / StundeMönsheim, München, Berlin - CARIAD SE
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- •Physik-informiertes Machine Learning von Vorteil
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- •Praktische Erfahrung durch reale Projekte oder Praktika
- •Analytische und problemlösungsorientierte Fähigkeiten
- •Einsatzbereitschaft, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
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Ausbildung
Laufendes Studium
Aufgaben
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- •Methoden zur Modellbildung in der Fahrzeugdynamik bewerten
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- •Ausgewählte Methoden implementieren, erweitern und optimieren
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- •Eng mit Doktorand:innen im Bereich Machine Learning kooperieren
Tools & Technologien
PythonPyTorchMachine-Learning-Frameworks
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
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Benefits
Flexibles Arbeiten
- •Mobiles Arbeiten nach Vereinbarung
Sonstige Vorteile
- •Unterstützung bei Bewerbung mit 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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