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TR
TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
3mo ago

Praktikum oder Abschlussarbeit Master Optimierung der Defect-Klassifikation und Zusammenfassung mithilfe von Machine Learning und Generativer KI(m/w/x)

Ditzingen
Full-timeInternshipWith Home Office
AI/ML

Description

In diesem Praktikum oder bei der Abschlussarbeit hast du die Möglichkeit, innovative Projekte zur Optimierung der Defect-Klassifikation zu übernehmen. Du arbeitest eng mit erfahrenen Kolleg:innen zusammen und nutzt modernste Technologien, um die Zuverlässigkeit von maschinellen Clusterings zu verbessern.

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Requirements

  • •Studium der Fachrichtung Informatik oder vergleichbar
  • •Erste praktische Erfahrungen im Bereich Machine Learning / AI
  • •Grundlegende Programmierkenntnisse, vorzugsweise Python oder C#
  • •Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • •Analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, strukturierte Arbeitsweise, schnelle Auffassungsgabe

Education

Bachelor's degree

Tasks

  • •Defects klassifizieren und die Zuverlässigkeit maschineller Clusterings verbessern
  • •KI/ML-Techniken wie Random Forest und SVM einsetzen
  • •Performance von Trainings- und Vorhersagemodellen optimieren
  • •GPUs und Cloud-Dienste wie Azure ML oder Google Colab nutzen
  • •Automatisiertes System zur Bug Report-Erstellung entwickeln
  • •Taskboards mit generativer und erklärbarer KI verknüpfen
  • •Mit state-of-the-art Tools wie C# mit .NET 9.0 entwickeln
  • •Azure DevOps, Visual Studio 2022 oder VS Code und Docker verwenden
  • •Python mit scikit-learn, Keras und ähnlichen Tools einsetzen

Tools & Technologies

PythonC#

Languages

German – Business Fluent

English – Business Fluent

Benefits

Flexible Working

  • •Flexible Arbeitszeiten

Competitive Pay

  • •Attraktive Vergütung

Startup Environment

  • •Netzwerkmöglichkeiten mit anderen Studierenden

Free or Subsidized Food

  • •Vergünstigtes Essen im Betriebsrestaurant

Healthcare & Fitness

  • •TRUMPF Fitnessstudio
  • •Sportgruppen

Parking & Commuter Benefits

  • •Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
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