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

-temperature applications, for example in aircraft turbines and automotive engines. Hereon has a unique infrastructure for complementary materials research with photons and neutrons. PhD Position: Deep learning for phase-contrast

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

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

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

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

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

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

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

, model compression, experiment design, ablations, data quality, metrics & evaluation or architecture optimization. • A deep understanding of modern AI model architectures, training pipelines, distributed learning, and GPU

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& 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

- 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 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