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BABASF

Masterand:in Deep Learning mit Graph-Datenbanken für R&I-Fließbilder(m/w/x)

Ludwigshafen am Rhein
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Entwicklung neuronaler Netzwerke zur P&ID-Datenverarbeitung mit Graph-Datenbanken in der Chemiebranche. Laufendes Masterstudium in Informatik, Data Science oder Ingenieurwesen erforderlich. Flexible Arbeitszeitgestaltung.

Requirements

  • Laufendes Masterstudium (Informatik, Data Science, Ingenieurwesen oder vergleichbar)
  • Kenntnisse in Deep Learning und neuronalen Netzen
  • Praktische Erfahrung mit Python und Frameworks wie PyTorch (oder vergleichbar)
  • Idealerweise Erfahrung mit Graphdatenbanken (z.B. Neo4j) und Interesse an Graph-Analyse
  • Selbstständige, analytische Arbeitsweise und Interesse an innovativen Lösungen

Tasks

  • Graph- und Anlagendaten analysieren
  • Geeigneten Trainingsdatensatz erstellen
  • Architektur für neuronales Netzwerk zur P&ID-Datenverarbeitung entwerfen
  • Neuronales Netzwerk mit aufbereiteten Daten trainieren
  • Neuronales Netzwerk mit aufbereiteten Daten optimieren
  • Modellleistung validieren
  • Ergebnisse visualisieren

Education

  • Currently in higher education

Languages

  • German – Business Fluent

Tools & Technologies

  • Deep Learning
  • Neuronale Netze
  • Python
  • PyTorch
  • Graphdatenbanken
  • Neo4j

Benefits

Flexible Working

  • Flexible Arbeitszeitgestaltung

Mentorship & Coaching

  • Teambuddy

Career Advancement

  • Netzwerke

Competitive Pay

  • Praktikumsvergütung
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