Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Das Fraunhofer IPA ist ein Vorreiter in der industriellen Digitalisierung und der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Produktion. Durch den Einsatz von Edge Machine Learning können Produktionsprozesse in Echtzeit optimiert und effizienter gestaltet werden. Ziel dieser Arbeit ist es Prognosemodelle mithilfe von Edge Machine Learning auf ein Edge-Device zu implementieren und sie unter realen Bedingungen zu testen. Dabei sollen die Modelle an die speziellen Anforderungen von Edge-Geräten angepasst und ihre Leistungsfähigkeit optimiert werden.

Was Sie bei uns tun

  • Arbeiten mit Machine-Learning-Modellen
  • Effiziente Programmierung auf einem Edge-Gerät (ähnlich einem Raspberry Pi)
  • Durchführung von Performance-Tests

Was Sie mitbringen

  • gültige Immatrikulationsbescheinigung
  • Programmierkenntnisse (bevorzugt Python oder Matlab) oder das Interesse der selbstständigen Einarbeitung
  • Interesse an Optimierung und Data Science
  • Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und analytisches Denkvermögen

Was Sie erwarten können

  • Mitarbeit im Bereich Echtzeit-Datenanalyse und Edge Computing
  • Möglichkeit eigene Ideen in der konzeptionellen Phase einzubringen
  • Vertiefung im Bereich Prognosemodelle und deren Implementierung auf Hardware
  • Einblick in die Projektarbeit mit Praxisbezug
  • Spielraum, um innovative Ansätze zu verfolgen
  • Zusammenarbeit in einem agilen Team

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.

 

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Einblicke von unseren Mitgliedern
Joanne
JoanneTechnische Universität MünchenProject Management and Science Communication 2024
Joanne erzählt uns von ihren Erfahrungen mit Bright Network und gibt Tipps zum Thema Berufseinstieg.
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Joanne, Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Theresa
TheresaUniversität PassauResearch Assistant IPMT 2022
Wir haben uns mit Theresa, einem unserer Mitglieder, zusammengesetzt, um über ihre Karriere und ihre Erfahrungen mit Bright Network zu reden. Hier findest du unser Interview mit ihr.
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Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022