Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis in Large-Scale Optimization for Supply Chain Logistics(m/w/x)
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Garching bei München
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit - Großskalige Optimierung in der Supply-Chain-Logistik(m/w/x)
Garching bei München
Full-timeInternshipOn-site
Nejo AI Summary
Entwurf eines prototypischen End-to-End-Systems für großskalige Supply-Chain-Optimierung bei Fraunhofer. Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit kombinatorischer Optimierung erforderlich. Arbeitsplatz in neuem Institutsgebäude, flexible Arbeitsweise.
Requirements
- Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python)
- Software Engineering Best Practices
- Erfahrung mit Linux
- Erfahrung mit Git-basierte Versionskontrolle
- Kenntnisse in kombinatorischer Optimierung
- Erfahrung in Implementierung von Machine-Learning-Lösungen (Reinforcement Learning)
- Erfahrung mit Gurobi, CPLEX, HiGHS (von Vorteil)
- Erfahrung mit PyTorch, TensorFlow (von Vorteil)
- Erfahrung mit Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Daten, Robustheit (von Vorteil)
- Immatrikulation an deutscher Universität (vorzugsweise München)
- Studierende M.Sc. Informatik, Data Engineering, Mathematik oder verwandte Fächer
Tasks
- Literaturrecherche durchführen
- Bestehende Lösungsansätze analysieren
- Anwendungsfall formulieren und modellieren
- Größenordnungen, Nebenbedingungen und Daten modellieren
- Prototypisches End-to-End-System entwerfen
- Prototypisches End-to-End-System implementieren
- Verschiedene Zerlegungsstrategien untersuchen
- Modulare Lösung implementieren
- Klassische Optimierungstechniken anwenden
- Quanteninspirierte Methoden anwenden
- KI-Techniken anwenden
- Gesamtlösung orchestrieren
Education
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- Linux
- Git
- Gurobi
- CPLEX
- HiGHS
- PyTorch
- TensorFlow
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitsweise
Modern Office
- Arbeitsplatz in neuem Institutsgebäude
Family Support
- Zugängliche Betreuende
Informal Culture
- Integration in dynamisches Team
Diverse Work
- Innovative Aufgabenbereiche
- Einblicke in angewandte Arbeitsweisen
- Vielfalt der Kompetenzen wertgeschätzt
- Vielfalt der Kompetenzen gefördert
Other Benefits
- Einblicke in angewandte Forschungspraktiken
- Lösungen für Bewerber*innen mit Behinderung
Learning & Development
- Praxisnahe Ergänzung zum Studium
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Master Thesis in Multi Agent System Reinforcement Learning(m/w/x)
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- Erfahrung in Implementierung von Machine-Learning-Lösungen (Reinforcement Learning)
- Erfahrung mit Gurobi, CPLEX, HiGHS (von Vorteil)
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- Erfahrung mit Datenbereinigung, Umgang mit fehlenden Daten, Robustheit (von Vorteil)
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- Studierende M.Sc. Informatik, Data Engineering, Mathematik oder verwandte Fächer
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- Bestehende Lösungsansätze analysieren
- Anwendungsfall formulieren und modellieren
- Größenordnungen, Nebenbedingungen und Daten modellieren
- Prototypisches End-to-End-System entwerfen
- Prototypisches End-to-End-System implementieren
- Verschiedene Zerlegungsstrategien untersuchen
- Modulare Lösung implementieren
- Klassische Optimierungstechniken anwenden
- Quanteninspirierte Methoden anwenden
- KI-Techniken anwenden
- Gesamtlösung orchestrieren
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Tools & Technologies
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Benefits
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Diverse Work
- Innovative Aufgabenbereiche
- Einblicke in angewandte Arbeitsweisen
- Vielfalt der Kompetenzen wertgeschätzt
- Vielfalt der Kompetenzen gefördert
Other Benefits
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Learning & Development
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About the Company
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Industry
Research
Description
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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