Profitieren Sie von anspruchsvollen Aufgaben und Projekten, die Sie eigenständig bearbeiten, einer guten Betreuung sowie von zahlreichen Angeboten für Studierende. Ihren Praxiseinsatz bei TRUMPF beurteilen Studierende durchschnittlich mit 4,5 von 5 Punkten. Sammeln auch Sie wertvolle praktische Erfahrungen!

Ihre Aufgaben

  • Design, Implementierung und Validierung von ML-Pipelines und CV-Algorithmen für die Prozessüberwachung und Qualitätssicherung in der Laserbearbeitung
  • Rendering von Bilddaten aus CAD Modellen
  • Entwicklung von kamerabasierten Sensorkonzepten, Erhebung und Vorverarbeitung von Trainingsdaten, sowie Training und Tuning von CNN- und Deep-Learning-Modellen zur Bilderkennung
  • Design, Implementierung, Optimierung, Test und Monitoring von Inferenz-Software für ML-Modelle bei der Prozessüberwachung und Qualitätssicherung in der Laserbearbeitung
  • Integration von Kameraschnittstellen und Gewährleistung von laufzeit- und speicheroptimierter Bildverarbeitungssoftware auf GPUs und anderen Hardwarebeschleunigern
  • Enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern und Data Scientists um effektive ML/CV-Lösungen zu realisieren
  • Präsentation von Fortschritten und Ergebnissen in Teammeetings

Was wir suchen

  • Studium im Bereich Informatik, Künstliche Intelligenz, Computer Vision, Deep Learning oder einem verwandten Bereich
  • Fundierte Kenntnisse und/oder praktische Erfahrungen in möglichst vielen der folgenden Konzepte/Tools: Deep Learning, CNNs, TensorFlow und PyTorch, Blender
  • Grundlegende Kenntnisse und/oder praktische Erfahrungen in möglichst vielen der folgenden Konzepte/Tools: Python, C++, GPU-Architektur, Linux, Bash-Skripting, Threading
  • Grundkenntnisse bis fundierte Kenntnisse in bildbasierter generative KI
  • Von Vorteil sind Kenntnisse im Bereich Optimierung und Quantisierung von ML-Modellen, sowie Erfahrungen mit Kommunikationsprotokollen (z.B. gRPC) oder Hardwareschnittstellen (z.B. PCIe)
  • Gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren und innovative Lösungen zu entwickeln
  • Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeit

Was wir bieten

  • Attraktive Vergütung
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Arbeiten vor Ort oder mobil
  • Netzwerkmöglichkeiten mit anderen Studierenden
  • Vergünstigtes Essen im Betriebsrestaurant
  • TRUMPF Fitnessstudio und verschiedene Sportgruppen
  • Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
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.
Read Joannes story
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.
Read Theresas story
Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022