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FRFraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS

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Praktikant:in/Abschlussarbeit - Reinforcement Learning in der Robotik(m/w/x)

Dresden

TeilzeitPraktikumVor Ort

AI/ML

Nejo KI-Zusammenfassung

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Bei führendem Forschungsinstitut für KI: Training und Debugging von Algorithmen auf realer Roboterhardware für Manipulationsaufgaben. Studium in Informatik oder Mechatronik erforderlich, Python-Erfahrung erwartet. Flexible Arbeitszeiten.

Anforderungen

Studium Informationssystemtechnik, Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik oder vergleichbar
Interesse an Robotik und idealerweise Erfahrung mit lernbasierter Robotik
Interesse an physischem Machine Learning und idealerweise Vorwissen in Reinforcement/Imitation Learning
Idealerweise Vorwissen über robotische Basismodelle
Selbstständige Arbeitsweise, Python-Erfahrung sowie Grundkenntnisse in Software-Entwicklung und Dokumentation

Aufgaben

Reinforcement Learning Policies für kontaktreiche Manipulationsaufgaben trainieren
RL zum dateneffizienten Fine-Tuning von Robot-Foundation-Modellen anwenden
Generische Reward-Engineering-Strategien entwickeln und evaluieren
RL-Pipelines in Simulationen implementieren und testen
Algorithmen auf realer Roboterhardware trainieren und debuggen
Methoden des maschinellen Lernens für automatisierte Fertigungsprozesse nutzen

Ausbildung

Bachelor-Abschluss

Sprachen

Deutsch – verhandlungssicher

Tools & Technologien

PyTorch
JAX
Python
Vision-Language-Action-Modelle

Benefits

Flexibles Arbeiten

Flexible Arbeitszeiten

Lockere Unternehmenskultur

Offene und kollegiale Arbeitsatmosphäre

Abwechslungsreiche Aufgaben

Abwechslungsreiche Aufgaben

Sinnstiftende Arbeit

Anwendungsorientierte Forschung

Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS 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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