Werkstudent*in/ Praktikant*in (all genders) für Machine Learning in der Robotik - #2217932

Fraun­ho­fer-Insti­tut für Inte­grierte Schal­tun­gen


Date: vor 5 Stunden
Stadt: Dresden
Vertragstyp: Ganztags
Arbeitsplan: Volle Tag
Fraun­ho­fer-Insti­tut für Inte­grierte Schal­tun­gen


Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen

-

Institutsteil Entwicklung Adaptiver Systeme


Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen


Willkommen am Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS! Als größtes Institut der Fraunhofer-Gesellschaft forscht das Fraunhofer IIS seit über 30 Jahren an Schlüsseltechnologien rund um Künstliche Intelligenz, Mikroelektronik, Sensorik und Signalverarbeitung. Am Standort Dresden entwickeln wir adaptive Systeme, die sich intelligent an Umwelt und Anforderungen anpassen – essenziell für Industrie, Mobilität und Kommunikation von morgen


Werkstudent*in/ Praktikant*in (all genders) für Machine Learning in der Robotik


Aufgabenbeschreibung:


  • Transfer von Machine Learning (Reinforcement/Imitation Learning) Policies aus der Simulation auf die reale Roboterhardware (Sim2Real Transfer) zur Anwendung in industriellen Fertigungsaufgaben

  • Untersuchung von Abweichungen des Systemverhaltens in Simualtion und Realität (Sim2Real Gap) auf Basis von verschiedener System Dynamik, Sensorrauschen, Kontaktmodellierung und Kalibrierungsfehlern

  • Anpassung der Simulation und Implementierung von Methoden, um die Robustheit des Sim2Real Transfers zu erhöhen


Erwartete Qualifikationen:


  • Du studierst Informationssystemtechnik, Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik oder einen vergleichbaren Studiengang

  • Du interessierst dich für Robotik und hast idealerweise schon Erfahrung in der Anwendung von ROS 2 und NVIDA Isaac

  • Du interessierst dich für physische Anwendungen von Machine Learning und hast idealerweise grundlegendes Vorwissen über Reinforcement / Imitation Learning und populäre Frameworks auf PyTorch Basis

  • Du arbeitest gern selbstständig und hast erste Erfahrungen in einer Programmiersprache (C/C++ oder Python) sowie Grundkenntnisse hinsichtlich Software-Entwicklung und Dokumentation


Unser Angebot:


  • Gestalte Deinen Zeitplan: Profitiere von flexiblen Arbeitszeiten, die sich perfekt mit Deinem Studium vereinbaren lassen

  • Werde Teil eines kreativen Teams: Erlebe eine offene und kollegiale Arbeitsatmosphäre, in der Deine Ideen wertgeschätzt werden

  • Vielfalt, die begeistert: Freue Dich auf abwechslungsreiche Aufgaben, die Dich inspirieren und herausfordern

  • Gestalte die Zukunft aktiv mit: Beteilige Dich an anwendungsorientierter Forschung und setze Deine theoretischen Kenntnisse in die Praxis um

  • Innovationen, die begeistern: Arbeite an spannenden und zukunftsweisenden Projekten mit, die einen echten Unterschied machen


Hinweise zur Bewerbung:


Dein Startdatum und Deine wöchentliche Arbeitszeit werden wir individuell mit Dir absprechen. Vor Prüfungen kannst Du Deine Stunden reduzieren und in den Semesterferien erhöhen. Die Arbeitstage kannst Du flexibel festlegen. Nach Deinem Studium gibt es am Institut attraktive Einstiegsmöglichkeiten in Voll- oder Teilzeit


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


Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt und mach‘ den Unterschied!


Bei fachlichen Fragen wende dich gern an Konstantin:

[email protected]


Du hast Fragen zum Bewerbungsablauf? Unsere Recruiterinnen Lydia und Patricia sind für Dich da:

[email protected]

Wie bewerbe ich mich?

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