Studentische Hilfskraft zur Optimierung des Machine-Learning-Frameworks AIfES
Studentische Hilfskraft für unser Open Source AIfES-Framework gesucht! KI-Lösungen für embedded Systeme optimieren.
Job ID:
10696

Art der Arbeit:
Teilzeit
Werksstudent
Angebotene Ausbildungsberufe
Tätigkeitsfelder
Elektrotechnik
Gesuchte Fachbereiche:
Elektrotechnik und Informatik
Stellenbezeichnung
Wir sind ein engagiertes Team, das sich auf die Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning-Lösungen für eingebettete Systeme spezialisiert hat. Der Fokus liegt auf unserem Open-Source Framework AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems), das die Integration von Machine Learning in kleinste eingebettete Geräte ermöglicht. Somit können Sensordaten mithilfe von KI direkt an der Datenquelle verarbeitet werden. Dadurch entsteht eine neue Generation von intelligenten Sensoren.
Was Sie bei uns tun:
- Optimierung der Inferenz- und Trainingsprozesse innerhalb des AIfES-Frameworks
- Entwicklung und Implementierung neuer Features zur Erweiterung der Funktionalität von AIfES
- Durchführung von Tests und Validierungen der entwickelten Funktionen auf verschiedenen Hardwareplattformen
- Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam zur kontinuierlichen Verbesserung des Frameworks
Was Sie mitbringen
- Studium im Bereich der Informatik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs mit
mindestens 2 Semester Verfügbarkeit - Gute Programmierkenntnisse in C und/oder C++
- Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning und neuronaler Netze
- Erfahrung mit eingebetteten Systemen und Mikrocontrollern und Kenntnisse in Python sind von Vorteil
- Erfahrung im Umgang mit bekannten Machine Learning Frameworks (z. B. Keras oder PyTorch) wünschenswert
- Spaß und Neugier an den genannten Themengebieten sowie Offenheit und Verständnis gegenüber neuen Technologien
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 8 Stunden. Die Stelle ist zu Beginn auf ein Jahr befristet, wir sind jedoch an einer längeren Zusammenarbeit interessiert.
Fähigkeiten
Engagement
Neugier
Kommunikationsfähigkeit
Strukturierte und zielorientierte Arbeitsweise
Problemlösungskompetenz
Sprachkenntnise
Deutsch
Professionell
Englisch
Mittelstufe
Ansprechpartner:
Anja Schwarzkopf
Telefon: