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ZUZUFALL logistics group

Werkstudent – Machine Learning & Computer Vision(m/w/x)

Göttingen
Part-timeWorking StudentWith Home Office
AI/ML
Data Science
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Entwurf, Training und Implementierung von ML-Modellen zur Steuerung technischer Systeme bei Logistikdienstleister mit 2.000+ Mitarbeitern. Studium in Informatik, Data Science, Robotik, Elektrotechnik, Mathematik o.ä. mit Python- und ML-Framework-Kenntnissen erforderlich. Hybrides Arbeiten mit flexiblen Arbeitszeiten und moderner Hardware.

Requirements

  • Studium in Informatik, Data Science, Robotik, Elektrotechnik, Mathematik o.ä.
  • Gute Python-Kenntnisse und erste Erfahrung mit ML-Frameworks
  • Grundkenntnisse in Machine Learning
  • Interesse an Computer Vision und/oder Simulationsumgebungen
  • Analytische, selbstständige Arbeitsweise und Spaß an Problemlösungen
  • Teamgeist, Kommunikationsstärke und gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Erste Erfahrungen mit Reinforcement Learning, Robotik-Frameworks oder Simulationsplattformen
  • Kenntnisse in Computer Vision bzw. Bildverarbeitung
  • Nicht alle Anforderungen zu 100 % erfüllen müssen

Tasks

  • ML-Modelle für die Steuerung technischer Systeme designen
  • ML-Modelle für die Steuerung technischer Systeme trainieren
  • ML-Modelle für die Steuerung technischer Systeme implementieren
  • Simulationsumgebung aufbauen und weiterentwickeln
  • Sensorik und Echtzeit-Feedback anbinden
  • Performance und Robustheit der Algorithmen validieren
  • Ergebnisse systematisch auswerten

Education

  • Currently in higher education

Languages

  • German – Native
  • English – Native

Tools & Technologies

  • Python
  • Machine Learning
  • Computer Vision
  • Reinforcement Learning
  • Robotik-Frameworks
  • Simulationsplattformen

Benefits

Flexible Working

  • Flexible Arbeitszeiten
  • Hybrides Arbeiten
  • Rücksichtnahme auf Klausurphasen

Other Benefits

  • Zusammenarbeit mit universitärem Forschungspartner
  • Möglichkeit für Abschlussarbeit
  • Realen Testaufbau
  • Realen Industrieumfeld
  • Wachsendes Familienunternehmen

Modern Equipment

  • Moderne Hardware

Learning & Development

  • Rechenressourcen für Training

Informal Culture

  • Flache Hierarchien
  • Kollegiales Miteinander

Startup Environment

  • Kurze Entscheidungswege

Diverse Work

  • Spannendes Forschungsthema
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