Aufgabe:
Entwicklung von Automatisierungslösungen mit Fokus auf maschinelles Lernen ((Un-)Supervised / Reinforcement / Deep Learning) anhand selbst analysierter und interpretierter Daten rund um unsere Maschinen Analyse von bestehenden Ansätzen aus der Forschung zu diesen Themen und Übertragung auf unsere Anwendungsfälle Erprobung durch Versuchsaufbauten sowie Prüfstands- und Feldversuche inkl. Organisation und Durchführung Bewertung vom Funktionsreifegrad und technischen Risiko der EntwicklungsergebnisseQualifikation:
Studium im Bereich Mathematik, Informatik oder Physik Gutes Abstraktionsvermögen, z.B. zur Identifikation von Modellen Gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, vorzugsweise Python oder C++, Kenntnisse in ROS von Vorteil Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise mit ausgeprägter Teamfähigkeit und Hands-on-MentalitätWeitere Angebote in den Bereichen:
