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

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

Learning-, Deep Learning- und statistischer Modelle für geschäftskritische Fragestellungen mit hohem strategischem ImpactAnalyse komplexer strukturierter und unstrukturierter Daten (z. B. Texte, Dokumente, Zeitreihen) sowie

. Productionize advanced AI and deep learning models in collaboration with ML scientists and engineering teams. Improve model performance, reliability, scalability, and inference efficiency. Build and maintain robust ML pipelines for

, mathematics, or a related disciplineStrong programming skills in Python and experience with modern machine learning frameworks such as PyTorchExperience in computer vision and deep learningHands-on experience with Large Language

- 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

von Ansätzen zur Reduzierung von Reisekrankheit bei der Nutzung von AR/VR im Auto während der Fahrt • Verbesserung der Präzision und Reduzierung der Fehlerrate von AR/VR-Interaktionen im Auto durch Deep Learning • Unabhängig

wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik oder vergleichbar • Kenntnisse in Deep Learning, vorteilhaft sind Kenntnisse in Computer Vision oder GIS-Software • Erfahrung in Software-Entwicklung sind wünschenswert

development using modern deep learning methods • A successfully completed degree in Computer Science / Mathematics / Physics / Electrical Engineering with a focus on software engineering or a comparable qualification • Several

ein Studium im Bereich Informatik, Data Science, Maschinelles Lernen oder vergleichbar. • Du verfügst über sehr gute Python Programmierkenntnisse und hast bereits erste Erfahrung im Bereich Deep Learning gesammelt. • Du kannst

sich unser Klient in erster Linie auf die Realisierung von SharePoint- und Office365-Lösungen. Projekte im Bereich Data Analytics, Data Science, Machine Learning und Deep Learning nehmen eine immer größere Rolle ein. Aufgrund der großen

Science, Machine Learning und Deep Learning nehmen eine immer größere Rolle ein. Aufgrund der großen Nachfrage zur Mitarbeit in oder Durchführung von diesen Projekten ist unser Klient gerade dabei, sein Team an Entwicklern

im Bereich Data Analytics, Data Science, Machine Learning und Deep Learning nehmen eine immer größere Rolle ein. Aufgrund der großen Nachfrage zur Mitarbeit in oder Durchführung von diesen Projekten ist unser Klient gerade dabei

- und Englischkenntnisse Als mittelständisches Beratungshaus konzentriert sich unser Klient in erster Linie auf die Realisierung von SharePoint- und Office365-Lösungen. Projekte im Bereich Data Analytics, Data Science, Machine Learning und Deep

- und Englischkenntnisse Als mittelständisches Beratungshaus konzentriert sich unser Klient in erster Linie auf die Realisierung von SharePoint- und Office365-Lösungen. Projekte im Bereich Data Analytics, Data Science, Machine Learning und Deep

und erforschst das Potenzial modernster Deep-Learning-Modelle (z. B. CNNs, Transformer) • Von der Theorie zur Praxis: Dein Aufgabenbereich umfasst den gesamten Entwicklungsprozess – von der Literaturrecherche

Studiengang • Tiefgehende Erfahrung mit Kalman-Filtern und deren Varianten (EKF, UKF, SCKF und weitere). • Fundiertes Wissen und Interesse in Generativer KI, Deep Learning, und Spatial AI, idealerweise mit Bezug zu Navigation

in der Anwendung von Data-Science-Methoden mit Werkzeugen wie Python sowie Kenntnisse in Machine-Learning und Deep-Learning • Persönlichkeit & Arbeitsweise: Eigeninitiative Arbeitsweise, analytische Denkweise und konzeptionelle Stärke

. • Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning, Optimierungsalgorithmen oder Simulation sind von Vorteil. Idealerweise erste Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch oder Scikit-learn. • Frühere Erfahrungen mit Simulation