Student(ka) Data Science / AI (m/k/d)
Pracuj nad algorytmami badawczymi opartymi na AI i detekcją anomalii – na realnych przemysłowych zbiorach danych z ponad 180 systemów inline.
Twoja rola.
Więcej niż plac zabaw z danymi – realny przemysł.
Nie pracuje Pan/Pani na syntetycznych zbiorach zabawkowych, lecz na realnych sygnałach akustycznych z tarcz hamulcowych, e-napędów, części spiekanych i innych. Wspiera Pan/Pani nasz zespół B+R w klasycznym ML, detekcji anomalii i podejściach deep learning dla techniki badań akustycznych.
Idealne dla studentów informatyki, matematyki, fizyki lub elektrotechniki zainteresowanych przetwarzaniem sygnału i uczeniem maszynowym. 15–20 h/tydzień, Pfinztal z możliwością pracy zdalnej.
Czym się zajmiesz.
- Przygotowanie danych i inżynieria cech na akustycznych sygnałach czasowych i częstotliwościowych
- Trenowanie, ocena i strojenie klasycznych klasyfikatorów (SVM, random forest, GBM)
- Współtworzenie detekcji anomalii (autoenkodery, one-class SVM, metody statystyczne)
- Walidacja modeli względem wskaźników klienta (współczynnik poślizgu, fałszywe odrzuty)
- Dokumentacja, powtarzalność, drobne wkłady w pipeline modeli SonicTC
Co wnosisz.
- Trwające studia z informatyki, matematyki, fizyki, elektrotechniki lub pokrewne
- Solidny Python, idealnie NumPy / scikit-learn / PyTorch
- Podstawowe rozumienie przetwarzania sygnału (FFT, filtry, spektrogramy) – lub chęć nauki
- Czysta, powtarzalna praca (Git, środowiska wirtualne, notebooki → moduły)
- Co najmniej 12 miesięcy pozostałego czasu studiów, dostępność 15–20 h/tydzień
Czego możesz od nas oczekiwać.
Realne dane
Sygnały przemysłowe z produkcji – bez zbiorów ćwiczeniowych.
Mentoring
Doświadczony zespół B+R w akustyce, DSP i ML – z korzeniami Fraunhofera.
Elastyczność
Studia mają pierwszeństwo – szanujemy sesje egzaminacyjne.
Perspektywa
Możliwość pracy dyplomowej (licencjat / magisterium) i bezpośredniego zatrudnienia później.
Nowoczesne zaplecze
Własny laptop, serwer GPU, własne biurko w zespole.
Wynagrodzenie
Uczciwa, rynkowa stawka godzinowa.
Kolejne kroki.
Prześlij CV, krótki list motywacyjny oraz – jeśli są dostępne – kilka słów o własnych projektach lub repozytoriach na adres karriere@rte.de. Odpowiadamy w ciągu 5 dni roboczych.
Typowy przebieg: rozmowa wstępna (30 min) → krótka część techniczna (dane/ML) → oferta.
Aplikuj teraz Wszystkie otwarte stanowiskaPytania o to stanowisko?
Napisz krótko na karriere@rte.de – również w sprawie prac dyplomowych i praktyk.