CARIAD SE
Internship / Masters Thesis - Meta-Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
Full-timeInternshipWith Homeoffice
from 13.9 / hour
Mönsheim, München, Berlin
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CA
CARIAD SEInternship / Masters Thesis - Inverse Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
Mönsheim, München, Berlin
from 13.9 / hour
Full-timeInternshipWith Home Office
Description
In diesem Praktikum oder deiner Masterarbeit gestaltest du die Zukunft intelligenter Fahrzeugfunktionen mit, indem du innovative IRL-Methoden erforschst und direkt in die Praxis umsetzt.
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Requirements
- •Laufendes Studium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
- •Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik, Reinforcement Learning oder Imitation Learning
- •Interesse an oder erste Erfahrungen mit Inverse Reinforcement Learning, Learning from Demonstrations oder Reward Learning
- •Erfahrung in Python sowie mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX
- •Praktische Erfahrung durch reale Projekte, Studienarbeiten, Praktika oder Berufserfahrung
- •Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- •Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- •Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
- •Laufendes Studium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
- •Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik, Reinforcement Learning oder Imitation Learning
- •Interesse an oder erste Erfahrungen mit Inverse Reinforcement Learning, Learning from Demonstrations oder Reward Learning
- •Erfahrung in Python sowie mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch oder JAX
- •Praktische Erfahrung durch reale Projekte, Studienarbeiten, Praktika oder Berufserfahrung
- •Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- •Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- •Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
Education
Currently in higher education
Tasks
- •Eng mit Doktorand:innen an Reinforcement-Learning-Herausforderungen zusammenarbeiten
- •Stand der Technik im Bereich Inverse Reinforcement Learning analysieren
- •Geeignete IRL-Methoden auswählen, implementieren und anpassen
- •Belohnungsfunktionen aus Expertendemonstrationen ableiten
- •Experimente zur Bewertung von Güte und Übertragbarkeit durchführen
- •Erlernte Belohnungsmodelle auf Reinforcement-Learning-Trainingsprozesse anwenden
- •Forschungsergebnisse dokumentieren, kommunizieren und veröffentlichen
- •Mit Teams aus Vor- und Serienentwicklung kooperieren
Tools & Technologies
PythonPyTorchJAX
Languages
English – Business Fluent
German – Business Fluent
Benefits
Flexible Working
- •Mobiles Arbeiten nach Vereinbarung
- •Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
Other Benefits
- •Unterstützung bei Behinderung
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Not a perfect match?
- CARIAD SE
Internship / Masters Thesis - Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
Full-timeInternshipWith Homeofficefrom 13.9 / hourMönsheim, München, Berlin - CARIAD SE
Internship / Masters Thesis - Sim‑to‑Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
Full-timeInternshipWith Homeofficefrom 13.9 / hourMönsheim, Berlin, München - CARIAD SE
Internship / Thesis - System Identification with Physics-informed ML for Vehicle Dynamics(m/w/x)
Full-timeInternshipWith Homeofficefrom 13.9 / hourBerlin, München, Mönsheim - TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Praktikum Vergleich verschiedener Reinforcement Learning Algorithmen basierend auf Bilddaten für die CAM Programmierung von Werkzeugmaschinen(m/w/x)
Full-timeInternshipWith HomeofficeDitzingen
CA
CARIAD SEInternship / Masters Thesis - Inverse Reinforcement Learning for Vehicle Functions(m/w/x)
Mönsheim, München, Berlin
from 13.9 / hour
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Currently in higher education
Tasks
- •Eng mit Doktorand:innen an Reinforcement-Learning-Herausforderungen zusammenarbeiten
- •Stand der Technik im Bereich Inverse Reinforcement Learning analysieren
- •Geeignete IRL-Methoden auswählen, implementieren und anpassen
- •Belohnungsfunktionen aus Expertendemonstrationen ableiten
- •Experimente zur Bewertung von Güte und Übertragbarkeit durchführen
- •Erlernte Belohnungsmodelle auf Reinforcement-Learning-Trainingsprozesse anwenden
- •Forschungsergebnisse dokumentieren, kommunizieren und veröffentlichen
- •Mit Teams aus Vor- und Serienentwicklung kooperieren
Tools & Technologies
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German – Business Fluent
Benefits
Flexible Working
- •Mobiles Arbeiten nach Vereinbarung
- •Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
Other Benefits
- •Unterstützung bei Behinderung
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About the Company
CARIAD SE
Industry
Automotive
Description
The company builds automotive software platforms and digital customer functions for brands like Audi, Volkswagen, and Porsche.
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Internship / Masters Thesis - Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
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Internship / Masters Thesis - Sim‑to‑Real Transfer in Reinforcement Learning(m/w/x)
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Internship / Thesis - System Identification with Physics-informed ML for Vehicle Dynamics(m/w/x)
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Praktikum Vergleich verschiedener Reinforcement Learning Algorithmen basierend auf Bilddaten für die CAM Programmierung von Werkzeugmaschinen(m/w/x)
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