Praktikum Digitalisierung für Machine Learning (all genders)

STARKE AUFGABEN

• Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf PoC Level
• Skalierung von Machine-Learning-Modellen für den Einsatz in produktiven Systemen, unter Berücksichtigung von Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit
• Aufbau, Testing und Verwaltung von Datenpipelines für Trainings- und Produktionssysteme
• Datenaufnahme, Qualitätssicherung und Feature Engineering
• Enge und eigenständige Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und anderen Teams zur Integration von Modellen in bestehende Arbeitsabläufe
• Recherche, Evaluierung und Auswahl geeigneter Machine-Learning-Algorithmen und -Technologien, basierend auf aktuellen Forschungsergebnissen
• Adressatengerechte Dokumentation und Präsentation der entwickelten Modelle und deren Ergebnisse BESTE VORAUSSETZUNGEN
• Studium in Computer Science, Computer Engineering, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Studienrichtung
• Einschlägige Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen vorzugsweise in Computer Vision Projekten und fundierte Kenntnisse in Python
• Erfahrung mit Machine-Learning-Tools wie z.B. PyTorch und Scikit-learn
• Kenntnisse in der Arbeit mit großen Datensätzen und Datenbanktechnologien
• Erste Erfahrung in der Entwicklung von APIs und der Integration von ML-Modellen in produktive Umgebungen sowie Erfahrung mit Produktivierungstechnologien und Tools (Docker, Kubernetes, GitHub, VSCode, Linux) wünschenswert
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Starke analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge verständlich zu kommunizieren
• Teamfähigkeit und eine proaktive, selbstständige Arbeitsweise AUSGEZEICHNETES UMFELD
• Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
• Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
• Mentoring und individuelle Betreuung
• Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
• Kantine und Snackautomaten
• Möglichkeit zur Teilnahme an örtlichen Laufevents
• Kostenfreie Parkplätze