Studentische Hilfskraft (w/m/d) - Unterstützung im Business Development für Reinforcement Learning
Die Gruppe ist Teil der Abteilung »Präzise Lokalisierung und Analytics« am Standort Nürnberg angesiedelt. Unsere Teammitglieder bringen Fachkenntnisse aus den Computer- und Ingenieurswissenschaften und aus der Physik mit. Wir entwickeln algorithmische Lösungen zur Automatisierung von Entscheidungsprozessen für den Einsatz in komplexen dynamischen Umgebungen. Diese setzen wir unter anderem im Bereich des autonomen Fahrens und für Nutzung von Quantencomputern ein. Du findest diese Themen spannend und möchtest uns helfen diese bei der Industrie zu vermarkten? Dann haben wir die richtige Stelle für dich!
Was Du bei uns tust
Was Du mitbringst
Was Du erwarten kannst
Die wöchentliche Arbeitszeit wird nach Absprache festgelegt, wünschenswert sind mind. 10 Stunden als studentische Hilfskraft. Die Vergütung erfolgt nach HiWi Vergütung.
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.
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!
Bei Fragen melde Dich bitte bei: personalmarketing@iis.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Kennziffer: 15188 Bewerbungsfrist: keine
Stellensegment:
Business Development, Training, Learning, Sales, Education, Human Resources