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FRFraunhofer-Gesellschaft

Master Thesis in Multi Agent System Reinforcement Learning(m/w/x)

Garching bei München
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Data Science

Researching MARL for aerial ad hoc networks, focusing on scalability and reliability. Python ML stack and strong RL background required. Workplace at new institute building, participation in dynamic team.

Anforderungen

  • Python ML stack experience (TensorFlow, Stable-Baselines3)
  • Strong Reinforcement Learning background
  • Familiarity with Multi Agent Systems or Game Theory
  • Linux OS and git familiarity
  • Enrollment in German university (Munich area preferred)
  • Student of M.Sc. Computer science, Robotics, Cognition, Intelligence, Data Engineering etc.

Aufgaben

  • Contribute to leading-edge research in Multi Agent Reinforcement Learning (MARL)
  • Build upon prior work in MARL for aerial ad hoc networks
  • Advance solutions by integrating state-of-the-art MARL methods
  • Focus on scalability and reliability of MARL solutions
  • Write a master’s thesis under supervision

Ausbildung

  • Laufendes Studium

Sprachen

  • Englischverhandlungssicher

Tools & Technologien

  • Python
  • TensorFlow
  • Stable-Baselines3
  • Linux OS
  • git

Benefits

Modernes Büro

  • Workplace at new institute building

Lockere Unternehmenskultur

  • Good atmosphere

Startup-Atmosphäre

  • Participation in dynamic team

Abwechslungsreiche Aufgaben

  • Innovative task areas

Sonstige Vorteile

  • Practical approach to studies
  • Diversity promotion
  • Solutions for disabled persons

Sinnstiftende Arbeit

  • Preference for severely disabled persons
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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