Systems International, Weapon and Ammunition, Electronic Solutions und Power Systems. Entdecken Sie Rheinmetall als Arbeitgeber: www.rheinmetall.com Als Praktikant (m/w/d) im Bereich Deep Learning zur Bildverbesserung

Learning, or a related field • Strong fundamentals in machine learning and deep learning • Experience with Python and common ML frameworks (e.g. PyTorch) • Interest in research and ability to work independently on open

Recommender Systeme, Forecasting, Natural Language Processing, Deep Learning und Unsupervised Methoden • Darüber hinaus verfügst du bereits über Engineering-Erfahrung, sowohl generell als auch im Bereich KI/Machine Learning

, Elektrotechnik, Maschinenbau oder eine vergleichbare Qualifikation • mehrjährige, relevante Berufserfahrung im Bereich der Anwendung von Deep Learning zur Lösung von Problemstellungen, z. B. in den Bereichen Bildverarbeitung

, Mechatronik, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder eine vergleichbare Qualifikation • mehrjährige, relevante Berufserfahrung im Bereich der Anwendung von Deep Learning zur Lösung von Problemstellungen, z. B

oder eine vergleichbare Qualifikationmehrjährige, relevante Berufserfahrung im Bereich der Anwendung von Deep Learning zur Lösung von Problemstellungen, z. B. in den Bereichen Bildverarbeitung, Anomalieerkennung, Prozessüberwachung

, Mechatronik, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder eine vergleichbare Qualifikation • mehrjährige, relevante Berufserfahrung im Bereich der Anwendung von Deep Learning zur Lösung von Problemstellungen, z. B

Automatisierungstechnik, Data Science, Mechatronik, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder eine vergleichbare Qualifikation mehrjährige, relevante Berufserfahrung im Bereich der Anwendung von Deep Learning zur Lösung

Automatisierungstechnik, Data Science, Mechatronik, Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder eine vergleichbare Qualifikation mehrjährige, relevante Berufserfahrung im Bereich der Anwendung von Deep Learning zur Lösung

zu prototypisieren, die sich zu wettbewerbsfähigen KI-Lösungen entwickeln können.Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet.Ihre Aufgaben:End-to-End-ML-EntwicklungEntwicklung, Training, Validierung und Deployment von Deep-Learning

Master-Abschluss oder eine Promotion in Informatik, Data Science oder einem verwandten Bereich • Nachgewiesene Erfahrung (ca. 4-8 Jahre) in der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen sowie im Data Engineering (Big-Data

Artificial Intelligence and machine learning are at the cutting edge when it comes to shaping next-gen mobility in areas like automated driving. But it takes real intellectual leadership and expertise to identify and then

sequential decision‑making and learning‑based planning • experience with advanced RL paradigms such as model‑based, hierarchical, offline, multi‑agent, or constrained RL • deep understanding of goal‑directed AI systems

training to the productive operation of machine learning and generative AI solutions. Furthermore, you work closely with data scientists, software engineers, and architects to design and implement APIs, services, and platform

algorithms and data sets • Implementing and benchmarking deep learning or geometric SLAM methods for baseline comparison • Developing and evaluating fusion pipelines for radar and camera data • Test and validate the results

Ingenieurausbildung • Erste Erfahrung im Bereich Entwicklung von Systemen auf Basis von Deep Reinforcement Learning ist wünschenswert • Gute Kenntnisse im Bereich modellbasierte Entwicklung auf Basis von Phyton und/oder Matlab

training to the productive operation of machine learning and generative AI solutions. Furthermore, you work closely with data scientists, software engineers, and architects to design and implement APIs, services, and platform

%) • Entwicklung und Implementierung KI-basierter Bildverarbeitungs- und Prüfverfahren für industrielle Anwendungen (2D- / 3D-Vision, Profilscanner, Deep Learning) • Konzeption, Training und Evaluation von Deep-Learning-Modellen

- und Raumfahrtsysteme- Implementierung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen zurVerbesserung der Systemfunktionalität, wie etwa der Verarbeitung vonSensordaten,- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, darunterHardware-Ingenieure

- Implementierung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen zurVerbesserung der Systemfunktionalität, wie etwa der Verarbeitung vonSensordaten,- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, darunterHardware-Ingenieure