Werkstudent (m/w/d) Machine Learning / Neuronale Netze / Automatisierungstechnik

Bei INP arbeitest du an innovativen Projekten, in denen moderne Machine-Learning-Methoden und neuronale Netze zur Analyse und Optimierung technischer Prozesse eingesetzt werden. Gemeinsam mit erfahrenen Ingenieurinnen und Ingenieuren entwickelst du intelligente Lösungen für industrielle Anwendungen und sammelst wertvolle Praxiserfahrung in einem zukunftsweisenden Technologiefeld. Aufgaben Dokumentation der Ergebnisse und Präsentation im Projektteam Unterstützung bei der Entwicklung und Optimierung von Machine-Learning- und Deep-Learning Modellen Aufarbeitung, Analyse und Visualisierung großer Datenmengen aus industriellen Anlagen Entwicklung und Training neuronaler Netze mit Python (z.B. PyTorch oder TensorFlow) Durchführung und Auswertung von Experimenten sowie Vergleich verschiedener Modelle Mitarbeit bei der Entwicklung von Algorithmen zur Fehlererkennung, Zustandsüberwachung und Predictive Maintenance Unterstützung bei der Integration von KI-Lösungen in bestehende Software- und Automatisierungssysteme Qualifikation Laufendes Masterstudium oder fortgeschrittenes Bachelorstudium der Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Data Science, Robotik oder eines vergleichbaren Studiengangs Erste Kenntnisse im Bereich Machine Learning oder Deep Learning Gute Programmierkenntnisse in Python Idealerweise erste Erfahrungen mit PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn Grundkenntnisse in Statistik und linearer Algebra Interesse an industriellen Anwendungen von Künstlicher Intelligenz Analytische und strukturierte Arbeitsweise Gute Deutsch- und Englischkenntnisse Erfahrung mit Git und Linux sowie in MATLAB oder Simulink sind von Vorteil Erfahrung in der Verarbeitung von Sensor-, Mess- oder Bilddaten Erste Projekte im Bereich KI oder Data Science (Studium, Praktikum oder privat) Benefits Enge Betreuung während der Einarbeitung in die Aufgabe Mitarbeit an innovativen KI-Projekten mit direktem Praxisbezug Eigenverantwortliche Aufgaben und die Möglichkeit, eigene Idee