Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis in Large-Scale Optimization for Supply Chain Logistics(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine Angabe
Garching bei München
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Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
FRFraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit - Großskalige Optimierung in der Supply-Chain-Logistik(m/w/x)
Garching bei München
VollzeitPraktikumVor Ort
Nejo KI-Zusammenfassung
Entwurf eines prototypischen End-to-End-Systems für großskalige Supply-Chain-Optimierung bei Fraunhofer. Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit kombinatorischer Optimierung erforderlich. Arbeitsplatz in neuem Institutsgebäude, flexible Arbeitsweise.
Anforderungen
- Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python)
- Software Engineering Best Practices
- Erfahrung mit Linux
- Erfahrung mit Git-basierte Versionskontrolle
- Kenntnisse in kombinatorischer Optimierung
- Erfahrung in Implementierung von Machine-Learning-Lösungen (Reinforcement Learning)
- Erfahrung mit Gurobi, CPLEX, HiGHS (von Vorteil)
- Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow (von Vorteil)
- Erfahrung mit Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Daten, Robustheit (von Vorteil)
- Immatrikulation an deutscher Universität (vorzugsweise München)
- Studierende M.Sc. Informatik, Data Engineering, Mathematik oder verwandte Fächer
Aufgaben
- Literaturrecherche durchführen
- Bestehende Lösungsansätze analysieren
- Anwendungsfall formulieren und modellieren
- Größenordnungen, Nebenbedingungen und Daten modellieren
- Prototypisches End-to-End-System entwerfen
- Prototypisches End-to-End-System implementieren
- Verschiedene Zerlegungsstrategien untersuchen
- Modulare Lösung implementieren
- Klassische Optimierungstechniken anwenden
- Quanteninspirierte Methoden anwenden
- KI-Techniken anwenden
- Gesamtlösung orchestrieren
Ausbildung
- Master-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- Linux
- Git
- Gurobi
- CPLEX
- HiGHS
- PyTorch
- TensorFlow
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitsweise
Modernes Büro
- Arbeitsplatz in neuem Institutsgebäude
Familienfreundlichkeit
- Zugängliche Betreuende
Lockere Unternehmenskultur
- Integration in dynamisches Team
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Innovative Aufgabenbereiche
- Einblicke in angewandte Arbeitsweisen
- Vielfalt der Kompetenzen wertgeschätzt
- Vielfalt der Kompetenzen gefördert
Sonstige Vorteile
- Einblicke in angewandte Forschungspraktiken
- Lösungen für Bewerber*innen mit Behinderung
Weiterbildungsangebote
- Praxisnahe Ergänzung zum Studium
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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Master Thesis in Multi Agent System Reinforcement Learning(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtGarching bei München
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Anforderungen
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- Software Engineering Best Practices
- Erfahrung mit Linux
- Erfahrung mit Git-basierte Versionskontrolle
- Kenntnisse in kombinatorischer Optimierung
- Erfahrung in Implementierung von Machine-Learning-Lösungen (Reinforcement Learning)
- Erfahrung mit Gurobi, CPLEX, HiGHS (von Vorteil)
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- Verschiedene Zerlegungsstrategien untersuchen
- Modulare Lösung implementieren
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- Quanteninspirierte Methoden anwenden
- KI-Techniken anwenden
- Gesamtlösung orchestrieren
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Benefits
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- Vielfalt der Kompetenzen gefördert
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Über das Unternehmen
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Branche
Research
Beschreibung
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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