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studentische Aushilfe - Lernen von Oberflächenbearbeitungsstrategien(m/w/x)
Erstellung von Übersichten über Methoden des maschinellen Lernens für 3D-Netz- und Punktwolkendaten. Gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrungen mit PyTorch oder TensorFlow erforderlich. Eigenverantwortliches Arbeiten mit individueller Weiterentwicklung.
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Anforderungen
- Gute Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrungen mit PyTorch oder TensorFlow
- Grundlegendes Verständnis von Machine Learning/Deep Learning
- Erste Erfahrungen mit 3D-Daten (Punktwolken, Netzmodelle)
- Vertrautheit mit triangulierten Netzmodellen (STL, OBJ)
- Selbstständiges Arbeiten
- Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten
Aufgaben
- Übersicht über Methoden des maschinellen Lernens für 3D-Netz- und Punktwolkendaten erstellen
- Sich mit dem bestehenden Geometrie-/Trajektoriengenerator, dem Datensatz und der zugrunde liegenden Problemstellung vertraut machen
- Generator bzw. Datensatz aus Netzen und Planungslösungen vorverarbeiten und ggf. erweitern
- Lernpipeline entwerfen und implementieren, die Geometrie auf Verarbeitungsstrategien abbildet
- Gelernte Modelle trainieren, bewerten und mit bestehenden Planungslösungen vergleichen
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung
- Eigenverantwortliches Arbeiten
- Individuelle Weiterentwicklung
- Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR) 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.
Zur Originalanzeige bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)Über das Unternehmen
Das DLR ist ein Zentrum für Forschung und Innovation im Bereich Luft- und Raumfahrt, das mit rund 12.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen nachhaltige Technologien entwickelt und globale Herausforderungen löst.
Nejo bewertet ihn, und bringt ihn danach gemeinsam mit dir in Bestform.
Noch nicht perfekt?
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