Fraunhofer Institute for Cognitive Systems IKS
Master Thesis in Large-Scale Optimization for Supply Chain Logistics(m/w/x)
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München, Garching bei München
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit(m/w/x)
München, Garching bei München
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AI/ML
Data Science
Nejo AI Summary
Entwicklung eines modularen Optimierungsframeworks für Inventory-Routing-Probleme in der anwendungsorientierten Forschung. Kenntnisse in kombinatorischer Optimierung und Python-Programmierung erforderlich. Einblicke in angewandte Forschungspraktiken und Fraunhofer-Arbeitsweisen.
Requirements
- Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python) und Software Engineering Best Practices
- Erfahrung mit Linux und Git-basierter Versionskontrolle
- Kenntnisse in kombinatorischer Optimierung
- Erfahrung in Implementierung von Machine-Learning-Lösungen (insbesondere Reinforcement Learning)
- Erfahrung mit Optimierungsbibliotheken (Gurobi, CPLEX, HiGHS), Machine-Learning-Bibliotheken (PyTorch, TensorFlow) oder Arbeit mit realen Daten (Bereinigung, Umgang mit fehlenden Daten, Robustheit) (von Vorteil)
- Immatrikulation an deutscher Universität (vorzugsweise München oder Umgebung)
- Geeignet für Studierende M.Sc. Informatik, Data Engineering, Mathematik und verwandte Fächer
Tasks
- Modulares Optimierungsframework für Inventory-Routing-Problem entwickeln
- Eine Literaturrecherche durchführen
- Bestehende Lösungsansätze analysieren
- Anwendungsfall-Größenordnungen formulieren und modellieren
- Anwendungsfall-Nebenbedingungen formulieren und modellieren
- Anwendungsfall-Daten formulieren und modellieren
- Prototypisches End-to-End-System entwerfen
- Prototypisches End-to-End-System implementieren
- Verschiedene Zerlegungsstrategien untersuchen
- Modulare Lösung mit Optimierungstechniken implementieren
- Modulare Lösung mit quanteninspirierten Methoden implementieren
- Modulare Lösung mit KI-Techniken implementieren
Education
- Currently in higher education
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- Linux
- Git
- Gurobi
- CPLEX
- HiGHS
- PyTorch
- TensorFlow
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitsweise
Other Benefits
- Einblicke in angewandte Forschungspraktiken
Diverse Work
- Einblicke in Arbeitsweisen bei Fraunhofer
Learning & Development
- Praxisnahe Ergänzung zum Studium
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Not a perfect match?
- Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis in Multi Agent System Reinforcement Learning(m/w/x)
Full-timeOn-siteNot specifiedMünchen, Garching bei München - BMW Group
Masterarbeit Fahrerassistenzsysteme(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteMünchen - BMW Group
Master Arbeit Model Predictive Control im Fahrsimulationszentrum(m/w/x)
Full-timeTemporary contractOn-siteExperiencedMünchen - BMW Group
Master Thesis Benchmarking Generative AI(m/w/x)
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- Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python) und Software Engineering Best Practices
- Erfahrung mit Linux und Git-basierter Versionskontrolle
- Kenntnisse in kombinatorischer Optimierung
- Erfahrung in Implementierung von Machine-Learning-Lösungen (insbesondere Reinforcement Learning)
- Erfahrung mit Optimierungsbibliotheken (Gurobi, CPLEX, HiGHS), Machine-Learning-Bibliotheken (PyTorch, TensorFlow) oder Arbeit mit realen Daten (Bereinigung, Umgang mit fehlenden Daten, Robustheit) (von Vorteil)
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Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitsweise
Other Benefits
- Einblicke in angewandte Forschungspraktiken
Diverse Work
- Einblicke in Arbeitsweisen bei Fraunhofer
Learning & Development
- Praxisnahe Ergänzung zum Studium
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About the Company
Fraunhofer-Gesellschaft
Industry
Research
Description
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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