AIRBUS HELICOPTERS DEUTSCHLAND GmbH
Praktikant im Bereich Fertigungsmittelbau zum Thema Smart Tooling(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor Ort
Donauwörth
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AIAIRBUS HELICOPTERS DEUTSCHLAND GmbH
Praktikant im Bereich Deep Reinforcement Learning für die Luftfahrtproduktion(m/w/x)
Donauwörth
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Konzeption und Implementierung von Reinforcement Learning Frameworks für Produktionsszenarien bei einem Flugzeughersteller. Eingeschriebener Vollzeitstudent und Palantir Skywise Erfahrung erforderlich. Möglichkeit zur Abschlussarbeit.
Anforderungen
- Eingeschriebener Vollzeitstudent in Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Mechatronik oder vergleichbar
- Fundierte Kenntnisse in KI-Projekten mit Fokus auf Deep Reinforcement Learning
- Gute Programmierkenntnisse in Python und relevanten Machine Learning Frameworks
- Erfahrung im Verarbeiten großer Datenmengen mit Palantir Skywise
- Eigenständiges, initiatives und lösungsorientiertes Arbeiten
- Empathische und stakeholdergerechte Kommunikationsfähigkeit
- Verhandlungssichere Deutsch und Englisch Kenntnisse
- Betreuungszusage für die Masterarbeit von der Universität
Aufgaben
- Moderne Deep Reinforcement Learning (DRL) Algorithmen entwickeln
- DRL Algorithmen testen, validieren und implementieren
- Komplexe Produktionsszenarien modellieren
- Intelligente, agentengesteuerte Planungsansätze etablieren
- Gesamtes RL-Framework konzipieren
- Agenten definieren und Umgebungen modellieren
- Zielführende Belohnungsmechanismen entwickeln
- Geeignete DRL-Algorithmen auswählen und programmieren
- Validierung und Optimierung der Algorithmen sicherstellen
- Key Performance Indicators (KPIs) für die Produktionsplanung definieren
- Durchlaufzeit, Ressourcenauslastung und Termintreue messen
- Trainingsprozess verständlich visualisieren
- Implementierungs- und Betriebsstrategie für RL-Algorithmen konzipieren
- Reinforcement Learning Algorithmen in der Luftfahrtproduktion umsetzen
Ausbildung
Laufendes Studium
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicherEnglisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
PythonPalantir Skywise
Benefits
Attraktive Vergütung
- •Attraktive Vergütung
Familienfreundlichkeit
- •Ausgeglichene Work-Life-Balance
Sonstige Vorteile
- •Möglichkeit zur Abschlussarbeit
- •Teilnahme an Generation Airbus Community
Lockere Unternehmenskultur
- •Internationales Umfeld
Moderne Technikausstattung
- •Arbeit mit modernen Technologien
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens AIRBUS HELICOPTERS DEUTSCHLAND GmbH erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- Airbus Helicopters Technik GmbH
Praktikant im Bereich Produktionsunterstützung - Airplane Doors(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtDonauwörth - AIRBUS HELICOPTERS DEUTSCHLAND GmbH
Praktikum im Bereich Produktion Faserverbund/Composites(m/w/x)
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Praktikum im Bereich Produktion/Composite(m/w/x)
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- Gute Programmierkenntnisse in Python und relevanten Machine Learning Frameworks
- Erfahrung im Verarbeiten großer Datenmengen mit Palantir Skywise
- Eigenständiges, initiatives und lösungsorientiertes Arbeiten
- Empathische und stakeholdergerechte Kommunikationsfähigkeit
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- Betreuungszusage für die Masterarbeit von der Universität
Aufgaben
- Moderne Deep Reinforcement Learning (DRL) Algorithmen entwickeln
- DRL Algorithmen testen, validieren und implementieren
- Komplexe Produktionsszenarien modellieren
- Intelligente, agentengesteuerte Planungsansätze etablieren
- Gesamtes RL-Framework konzipieren
- Agenten definieren und Umgebungen modellieren
- Zielführende Belohnungsmechanismen entwickeln
- Geeignete DRL-Algorithmen auswählen und programmieren
- Validierung und Optimierung der Algorithmen sicherstellen
- Key Performance Indicators (KPIs) für die Produktionsplanung definieren
- Durchlaufzeit, Ressourcenauslastung und Termintreue messen
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- Implementierungs- und Betriebsstrategie für RL-Algorithmen konzipieren
- Reinforcement Learning Algorithmen in der Luftfahrtproduktion umsetzen
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PythonPalantir Skywise
Benefits
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Familienfreundlichkeit
- •Ausgeglichene Work-Life-Balance
Sonstige Vorteile
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- •Teilnahme an Generation Airbus Community
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Moderne Technikausstattung
- •Arbeit mit modernen Technologien
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Über das Unternehmen
AIRBUS HELICOPTERS DEUTSCHLAND GmbH
Branche
Aerospace
Beschreibung
Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment.
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