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Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
vor 16 Tagen

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

Dresden
TeilzeitPraktikumVor Ort
AI/ML

Beschreibung

In dieser Rolle gestaltest du die Zukunft der Robotik mit, indem du RL-Algorithmen trainierst und innovative Foundation-Modelle sowohl in Simulationen als auch an echter Hardware zum Einsatz bringst.

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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

Ausbildung

Bachelor-Abschluss

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

Tools & Technologien

PyTorchJAXPythonVision-Language-Action-Modelle

Sprachen

Deutsch – verhandlungssicher

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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