Machine Learning Engineer designing and implementing AI systems for Defense and Intelligence sectors. Enhancing data accessibility and optimizing operational capabilities through ML solutions.
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Hybrid Werkstudent im Bereich maschinelles Lernen – synthetische Sensordaten
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About the role
- Du evaluierst und benchmarkst synthetische Datensätze.
- Damit einhergehend recherchierst du ggf. neue Ansätze und Architekturen für Deep Learning / neuronale Netze in wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
- Du implementierst und trainierst generative neuronale Netzwerke zur Textursynthetisierung.
- Je nach Interesse kannst du an der Erzeugung neuer synthetischer Datensätze mitwirken und dich an wissenschaftlichen Veröffentlichungen auf internationalen Konferenzen beteiligen.
Requirements
- Du bist immatrikuliert (Uni / FH) und studierst Informatik oder eine vergleichbare Fachrichtung.
- Du hast grundlegende Python-Kenntnisse und bereits erste Erfahrungen in der Softwareentwicklung (z. B. durch die Mitarbeit an Open-Source- oder anderen Software-Projekten) gesammelt.
- Du besitzt grundlegendes theoretisches Vorwissen im Bereich neuronaler Netzwerke und Deep Learning.
- Idealerweise kannst du schon erste Erfahrungen mit PyTorch oder TensorFlow vorweisen, das ist aber nicht zwingendermaßen erforderlich.
- Du bist bereit, dich selbstständig in neue Themengebiete und bestehenden Code einzuarbeiten, und hast Lust, Neues dazuzulernen.
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Benefits
- Zentrale Lage: Nur wenige Minuten Fußweg vom KIT-Campus Süd und sehr gute Anbindung an den ÖPNV.
- Flexible Arbeitszeiten: Dein Studium steht an erster Stelle – wir finden gemeinsam den passenden Rahmen (zwischen 20 und 80 Std. pro Monat).
- Attraktive Vergütung: Nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung studentischer Hilfskräfte.
- Flexibles Arbeiten: Mobiles Arbeiten ist nach individueller Absprache mit deine*r Betreuer*in möglich - Du wirst aber auch vor Ort in Karlsruhe arbeiten.
- Individuelle Betreuung: Profitiere von unserer professionellen Begleitung und einem offenen, kommunikativen Austausch im Team.
- Spannende Aufgaben und Freiraum für Ideen: Hohes Maß an Eigenverantwortung und die Möglichkeit, aktiv eigene Ideen einzubringen.
- Option auf Abschlussarbeit: Möglichkeit zur Anfertigung einer Bachelor- oder Masterarbeit nach Absprache.
Job title
Job type
Experience level
Salary
Not specified
Degree requirement
Tech skills
Location requirements
GE
GetinzAI/ML Engineer
Innovation Engineer responsible for AI - driven solutions at a digital commerce company. Focused on prototyping, exploring technologies, and shaping technology strategy.
Senior ML Engineer developing scalable machine learning systems for FOX advertising platform. Collaborating on ML solutions that optimize ad personalization and monetization.
RI
RiverlaneSenior AI / ML Engineer
Senior AI/ML Engineer developing machine learning tools for quantum error correction at Riverlane. Collaborating with researchers to deliver innovative AI solutions in quantum computing.
Applied Machine Learning Scientist validating Generative AI models for TD. Responsible for model validation and communicating findings to stakeholders while fostering collaborations.
Senior Software Engineer developing machine learning geospatial products for Planet. Collaborating with engineers and scientists on innovative remote sensing analytics.
PA
PartSpaceMachine Learning Engineer – m/f/d
Machine Learning Engineer responsible for optimizing AI pipelines at Easy2Parts. Join a growing team to revolutionize component sourcing with AI technology.
NO
NokiaAI/ML Engineer
AI/ML Engineer developing and deploying machine learning solutions for Nokia's network optimization projects. Collaborating with cross - functional teams to enhance network planning capabilities.
CO
Machine Learning Engineer focused on building sophisticated models to protect Coinbase users from fraud. Engaging in hands - on technical role with modern AI/ML methodologies.
Machine Learning Platform Engineer for Coinbase, building foundational components for ML at scale. Collaborating on fraud combat, personalizing user experiences, and blockchain analysis.