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

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

der digitalen Transformation. Im Forschungsbereich Industrial Deep Learning entwickeln wir innovative KI-Methoden für industrielle Anwendungen, von der Grundlagenforschung bis zum produktionsnahen Einsatz. Im Schwerpunkt Neural

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

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

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

Learning & Foundation AI • experience with large-scale deep learning and transformer-based or multimodal models • representation learning across visual, temporal, action, language, or sensor modalities • interest in large

& evaluation or architecture optimization.A deep understanding of modern AI model architectures, training pipelines, distributed learning, and GPU optimization is part of your profile.You are confident working with synthetic data

%) • 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

und Evaluation von KI-Modellen (Machine Learning, Deep Learning, LLMs)Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in Informatik, Medizininformatik, Data Science oder vergleichbarSehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache

und Evaluation von KI-Modellen (Machine Learning, Deep Learning, LLMs)Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in Informatik, Medizininformatik, Data Science oder vergleichbarSehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache

und Evaluation von KI-Modellen (Machine Learning, Deep Learning, LLMs)Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in Informatik, Medizininformatik, Data Science oder vergleichbarSehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache

und Evaluation von KI-Modellen (Machine Learning, Deep Learning, LLMs)Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in Informatik, Medizininformatik, Data Science oder vergleichbarSehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache

und Evaluation von KI-Modellen (Machine Learning, Deep Learning, LLMs)Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in Informatik, Medizininformatik, Data Science oder vergleichbarSehr gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache