Ort:  Nürnberg
Datum:  15.09.2022

Bachelorand/ Masterand (w/m/d) - Latenzvorhersage von Deep Learning Modellen auf Mikrocontrollern

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.  

In der Abteilung »Präzise Lokalisierung und Analytics« beschäftigt sich die Gruppe »Machine Learning & Validation« am Standort Nürnberg mit dem Design, Training und Deployment energieeffizierter Tiefer Neuronaler Netzte (DNNs) auf eingebetteten Systemen. Zur Identifikation optimaler DNN Modelle für das Deployment auf gegebenen Mikrocontroller-Zielplattformen beschäftigen wir uns mit der multikriteriellen Optimierung von DNN Parametern und Architekturen basierend auf Metriken des Zielraums wie Accuracy, Speicherbedarf und Ausführungslatenz. Wir benötigen Deine Unterstützung bei der Entwicklung eines Verfahrens (z.B. Prädiktionsmodell) zur präzisen Vorhersage der Latenz von DNN Modellen auf gegebenen Mikrocontrollern. Ziel ist es hierbei, während der Optimierung ohne den Einsatz von echter Hardware zur Bestimmung von präzisen Metriken auszukommen, um Zeit und Aufwand während der Exploration zu sparen.

 

Du stehst auf Künstliche Intelligenz und findest die Kombination aus Forschung und Praxis spannend?

Dann schau Dir gerne unser Angebot an!

 

Was Du bei uns tust

  • Du erarbeitetest selbständig Lösungsansätze basierend auf dem aktuellen wissenschaftlichen Stand
  • Du leitest aus den Ergebnissen Deiner Recherche ein Verfahren zur Latenzvorhersage von DNNs auf Mikrocontrollern ab und entwickelst dieses
  • Du evaluierst die Präzision Deines Verfahrens anhand bekannter DNN Architekturen auf Fraunhofer internen sowie Community Datensätzen

 

Was Du mitbringst

  • Du studierst Informatik, Elektrotechnik oder einen verwandten Studiengang
  • Du hast ausgeprägte Programmiererfahrung mit Python sowie C/C++
  • Du besitzt Machine Learning und im speziellen Deep Learning Kenntnisse
  • Du bringst Interesse oder sogar erste Erfahrungen in der Programmierung von Mikrocontrollern mit
  • Du bist zeitnah verfügbar

 

Was Du erwarten kannst

  • Interessante Projekte mit hohem Praxisbezug
  • Flexibilität in der Arbeitszeitgestaltung und damit optimale Vereinbarkeit von Studium und Praxis
  • Ein offenes und kollegiales Arbeitsumfeld
  • Den Freiraum, Dich Deinen Interessen und Fähigkeiten entsprechend zu entwickeln

 

Deine wöchentliche Arbeitszeit wird nach Absprache vereinbart. Nach Deinem Studium besteht die Möglichkeit, in Voll- oder Teilzeit bei uns zu arbeiten.

Für die Vergabe und Durchführung der Arbeiten gelten die Regeln der Hochschule, an der Du eingeschrieben bist. Bitte halte entsprechend Rücksprache mit einem Professor / einer Professorin Deiner Wahl.

 

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.

 

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 Dein Interesse geweckt?

Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (PDF: Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse). Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen! 

 

Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS 

www.iis.fraunhofer.de 


Kennziffer: 40164                Bewerbungsfrist: keine

 


Jobsegment: Neurology, Training, Learning, Education, Healthcare, Human Resources