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Studentische hilfskraft für reinforcement learning für autonome mobile systeme (w/m/d) - forschung, ingenieur

Ulm
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Studentische Hilfskraft
Inserat online seit: Veröffentlicht vor 8 Std.
Beschreibung

Im DLR-Institut für KI-Sicherheit erforschen und entwickeln wir KI-bezogene Methoden, Prozesse, Algorithmen, Technologien und Ausführungs- bzw. Systemumgebungen. Unser Fokus liegt auf sicherer und norm- bzw. standardkonformer KI, Cybersicherheit in offenen Daten- und Dienste-Ökosystemen und KI, sowie der Automatisierung in Mobilität und Logistik.


Das erwartet dich

In der Abteilung Ausführungsumgebungen und innovative Methoden bringen wir neuartige KI-Methoden und herausfordernde Ausführungsumgebungen zusammen. Insbesondere beschäftigen wir uns mit der energieeffizienten Implementierung von KI für mobile Systeme, Quanten-KI und neuromorphen KI-Ansätzen. Damit stellt die Abteilung innovative KI-Ansätze für die Anwendung für sicherheitskritische Anwendungen bereit.


Deine Aufgaben

* Unterstützung bei der Weiterentwicklung einer (mujoco) Simulationsumgebung
* Unterstützung bei der Entwicklung von Methoden des Reinforcement Learnings
* Implementierung der entwickelten Methoden auf Hardware, u.a. eingebetteten Systemen und mobilen, autonomen Systemen
* Unterstützung bei der Implementierung von Sensoren (z.B. Kamera) auf einer mobilen Hardware-Plattform


Das bringst du mit

* laufendes Studium in Informatik oder vergleichbare Ingenieurstudiengänge (MINT)
* grundlegende Programmierkenntnisse in Python und/oder C++
* sehr gute Kommunikationsfähigkeiten zum Arbeiten in einem interdisziplinären Team
* gute Englischkenntnisse
* grundlegendes Verständnis von Techniken des Maschinellen Lernens insbesondere Reinforcement Learning von Vorteil
* Linux-Erfahrung von Vorteil
* grundlegende Kenntnisse in JAX, PyTorch und ROS2 von Vorteil

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3968) beantwortet dir gerne:

Hans-Martin Rieser

Tel.: +49 731 400198 306

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