Praktika zur Optimierung des Machine-Learning-Frameworks AIfES
Als eines der Institute der Fraunhofer-Gesellschaft erforscht und fertigt das Fraunhofer IMS anwendungsspezifische mikroelektronische Lösungen mit einem Schwerpunkt im Bereich der smarten Sensoren. Mit seiner Kompetenz in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, CMOS Bauelemente und Technologieentwicklung, Sensorik und Mikrosystemtechnik, Chip Design und ASIC Fertigung sowie der Transpondersysteme deckt das Fraunhofer IMS die gesamte Breite der Mikroelektronik ab. Zusätzlich werden im inHaus-Innovationszentrum die neusten Entwicklungen in den Bereichen Smart Home, Smart Hospital, Smart Care sowie Smart City erprobt und weiterentwickelt. 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
Bitte geben Sie in Ihrer Bewerbung, ob es sich um ein freiwilliges Praktikum oder um ein Pflichtpraktikum handelt. ⦁ 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
⦁ Eingeschriebener Studentin der Informatik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs.
⦁ Gute Programmierkenntnisse in C und/oder C++.
⦁ Grundlegende Kenntnisse im Bereich Machine Learning und neuronaler Netze.
⦁ Erfahrung mit eingebetteten Systemen und Mikrocontrollern ist von Vorteil.
⦁ Kenntnisse in Python sind von Vorteil.
⦁ Erfahrung im Umgang mit bekannten Machine Learning Frameworks (z. B. Keras oder PyTorch) sind von Vorteil.
⦁ Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise, Kreativität sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit
Was Sie erwarten können
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.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Vergütung richtet sich nach den Richtlinien des Bundes über Praktikantenvergütungen.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika).
Fragen zu dieser Position beantwortet gerne Frau Irini Tsiftsi,
Telefon +49 203 3783-268, E-Mail: personal@ims.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
Kennziffer: 78894 Bewerbungsfrist:
Stellensegment:
Open Source, Neurology, Training, Learning, Machinist, Technology, Education, Healthcare, Human Resources, Manufacturing