Studium in einer naturwissenschaftlichen Fachrichtung (oder Informatik; Data Science o.Ä.) mit Fokus oder Erfahrungen im Bereich DeepLearning * Coding Erfahrungen mit Python und einem der gängigen Machine Learning Libraries wie jax, pytorch, tensorflow oder der high-level API keras
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Personality: Genuine curiosity and passion for processor technology and the hardware–software interface; analytical mindset and enthusiasm for deep technical topics * Working Practice: Structured, independent and proactive way of working; enjoys diving into complex architectures and learning through hands-on analysis and collaboration
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Sie übernehmen von Beginn an eigenständige und verantwortungsvolle Aufgaben im Umfeld Data Analytics, Machine Learning und KI-Anwendung * Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Data Science und Machine Learning, insbesondere in datengetriebenen Analyse‑ und Modellierungsansätzen
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Sie haben bereits innovative Technologien – idealerweise im Bereich Künstliche Intelligenz oder Machine Learning – identifiziert und erfolgreich in die Praxis überführt.
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Mitwirkung bei der Analyse komplexer Fragestellungen im Bereich Machine Learning und KI * Interesse an Machine Learning, KI und datengetriebener Fehleranalyse
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Laufendes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs vorzugsweise mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz, Data Science oder Machine Learning * Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python und praktische Kenntnisse in den Bereichen KI, Machine Learning oder Datenanalyse
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Deep Dive in MB.OS: Erhalte exklusive Einblicke in die Entwicklung der nächsten Generation von Fahrzeugsoftware – unsere cutting-edge MB.OS Zonen-Controller
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Individualität stärken – dank vielfältiger Weiterbildungsmöglichkeiten, z. B. Schulungen, Nachwuchskräfteentwicklung, Leadership-Programme sowie E-Learnings
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We offer you the opportunity to gain hands-on experience with state-of-the-art robotics hardware and modern software stacks in a collegial team with flexible working hours and deep insights into an innovative research project.
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In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
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Studiengang im Bereich Informatik mit Schwerpunkten in Mikrocontroller, ihre Inbetriebnahme, Machine Learning, Autosar, SW-Integration und Testing oder Vergleichbares
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In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data.
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Vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten: LinkedIn Learning für persönliche und fachliche Weiterbildung, EDAG-Talentprogramm und weitere individuelle Schulungsangebote
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Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu: Mitwirkung bei der Analyse komplexer Fragestellungen im Bereich Machine Learning und KI Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden zur datengetriebenen Fehleranalyse Umsetzung von Datenanalysen und Modellierungsansätzen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken (z. B. pandas, scikit-learn) Einarbeitung in neue Datenquellen sowie Entwicklung von Ansätzen zur Datenaufbereitung und -interpretation Transfer von theoretischem Wissen aus dem Studium in praxisnahe Anwendungen Strukturierte Bearbeitung komplexer Aufgabenstellungen im technischen Umfeld Eigenständige Einarbeitung in neue Themenfelder und Systeme innerhalb eines interdisziplinären Teams Kommunikation von Analyseergebnissen in deutscher und englischer Sprache Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.
Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu: Mitwirkung bei der Analyse komplexer Fragestellungen im Bereich Machine Learning und KI Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden zur datengetriebenen Fehleranalyse Umsetzung von Datenanalysen und Modellierungsansätzen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken (z. B. pandas, scikit-learn) Einarbeitung in neue Datenquellen sowie Entwicklung von Ansätzen zur Datenaufbereitung und -interpretation Transfer von theoretischem Wissen aus dem Studium in praxisnahe Anwendungen Strukturierte Bearbeitung komplexer Aufgabenstellungen im technischen Umfeld Eigenständige Einarbeitung in neue Themenfelder und Systeme innerhalb eines interdisziplinären Teams Kommunikation von Analyseergebnissen in deutscher und englischer Sprache Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.