Senior Machine Learning Engineer at Itaú, driving innovation with data and AI solutions. Collaborating across teams to implement robust machine learning architectures and ensure scalable deployments.
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Hybrid Werkstudent im Bereich maschinelles Lernen – synthetische Sensordaten
Posted 3 months ago
About the role
- Werkstudent im Bereich maschinelles Lernen bei Fraunhofer-Gesellschaft, unterstützend in der Entwicklung synthetischer Sensordaten. Praktische Erfahrung im dynamischen Forschungsumfeld sammeln.
Responsibilities
- 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
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Lead advanced machine learning model development and optimization at PayPal. Collaborate with teams to deploy scalable ML solutions in production environments.
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Internship in cheminformatics and machine learning at Genesis Molecular AI, driving drug discovery projects and improving internal tools.
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