Jobbeschreibung
Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.
Am Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS erforschen und entwickeln rund 360 Mitarbeitende individuelle Lösungen zur Integration und Analyse von Daten für unsere Fördergeber und unsere Kunden aus der Wirtschaft. Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Big Data, Multimedia Content Analytics, Information Integration sowie Unternehmensmodellierung und -analyse sind die inhaltlichen Schwerpunkte unserer Arbeiten. Die Abteilung Media Engineering (ME) fokussiert die Optimierung und Automatisierung von betriebswirtschaftlichen Prozessen mittels Künstlicher Intelligenz.
Die Abteilung Media Engineering (ME) fokussiert die Optimierung und Automatisierung von betriebswirtschaftlichen Prozessen mittels Künstlicher Intelligenz. Forschungsgebiete wie Quantum Machine Intelligence, Machine Learning Engineering, Cognitive Text Analytics, Multimodal & Informed Machine Learning und industrielle Qualitätskontrolle stehen dabei für Lösungen und Anwendungen im Fokus.
Wenn du Interesse an spannenden Themen rund um KI hast, freuen wir uns auf deine Bewerbung.
- Lernende Mitarbeit bei der Erforschung und Entwicklung neuartiger Lernlösungen im Bereich der stochastischen Systeme und stochastischer Differentialgleichungen
- Analyse von Zeitreihenbeobachtungen dynamischer Systeme
- Unterstützung bei der Anwendung der entwickelten Lösungen in unseren Forschungsprojekten
- Unterstützung bei der Erarbeitung wissenschaftlicher Publikationen zu aktuellen Forschungsthemen
- Masterstudent*in der Mathematik, Physik, Informatik oder in einem verwandten Fachgebiet
- Kenntnisse im Bereich der Mathematik, insbesondere von Differentialgleichungen und dynamischen (stochastischen) Systemen
- Programmiererfahrung, bevorzugt Python- und Numpy-Kenntnisse
- Hohes Interesse an Methoden des Maschinellen Lernens
- Idealerweise Erfahrung mit PyTorch als Deep Learning Framework
- Fließende Englischkenntnisse, Grundkenntnisse Deutsch
- Hohe Eigenmotivation und Selbstständigkeit sowie Leistungsbereitschaft
- Fähigkeit zum strukturierten, selbstständigen Arbeiten
- Fähigkeit zum zuverlässigen, kollaborativen Arbeiten im Team
- Ein Arbeitsumfeld, welches modernste Forschung mit aktuellen Themen der Industrie verbindet
- Die Möglichkeit, direkt an Industrieprojekten mitzuarbeiten und Erfahrungen für das weitere Berufsleben zu sammeln, noch bevor du dein Studium beendest
- Du arbeitest in einem motivierten Team aus Data Scientists, Doktorand*innen und Post-Docs
- Die Möglichkeit, deine Masterarbeit in Zusammenarbeit mit uns zu schreiben
- Gelegenheit, an Publikationen mitzuarbeiten und Sichtbarkeit in der wissenschaftlichen Community zu gewinnen
- Die Möglichkeit, eigene Ideen und Konzepte einzubringen und umzusetzen
- Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt bis zu 19 Stunden
- Flexible Arbeitszeiten – wir wissen, dass das Studium vorgeht
- Kombination aus mobiler Arbeit und Arbeit vor Ort