Unser interdisziplinäres Team arbeitet an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Embedded Systems und Edge Computing. Im Zentrum stehen Fragestellungen wie:
Wie lassen sich KI-Modelle effizient auf Mikrocontrollern betreiben?
Wie kann dezentrale KI auf mehreren Edge-Geräten effizient in Bezug auf Speicher, Kommunikation und Robustheit zusammenarbeiten? (Optimierung des Machine-Learning-Frameworks AI for Embedded Systems (AIfES)
⦁ Optimierung von KI-Modellen für Embedded-Plattformen (z. B. Quantisierung, Pruning, TinyML)
⦁ Studium im Bereich der Informatik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs mit sehr guten bis guten Noten
⦁ Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning und neuronaler Netze
⦁ Gute Programmierkenntnisse in C und/oder C++
⦁ Erfahrungen mit eingebetteten Systemen und Mikrocontrollern und Kenntnisse in Python sind von Vorteil
⦁ Vergütung der Abschlussarbeit, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeitmodell) und ein fester Urlaubsanspruch
⦁ Möglichkeit, erste Erfahrungen im Umgang mit SAP zu sammeln
⦁ Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika). Frau Irini Tsiftsi
personal@ims.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS