Yarı Zamanlı Öğrenci Data Science / Yapay Zeka (m/k/d)
Yapay zeka tabanlı test algoritmaları ve anomali tespiti üzerinde çalışın – 180'den fazla inline sistemden gelen gerçek endüstriyel veri setleriyle.
Rolünüz.
Bir veri oyun alanından fazlası – gerçek sanayi.
Sentetik oyuncak veri setleriyle değil, fren disklerinden, e-tahriklerden, sinter parçalarından ve daha fazlasından gelen gerçek akustik sinyallerle çalışırsınız. Ar-Ge ekibimize akustik test teknolojisi için klasik ML, anomali tespiti ve derin öğrenme yaklaşımlarında destek olursunuz.
Sinyal işleme ve makine öğrenmesine ilgi duyan bilgisayar bilimi, matematik, fizik veya elektrik mühendisliği öğrencileri için ideal. Haftada 15–20 saat, home office seçenekli Pfinztal.
Neler yapacaksınız.
- Akustik zaman ve frekans sinyallerinde veri hazırlama ve feature engineering
- Klasik sınıflandırıcıları eğitmek, değerlendirmek ve ayarlamak (SVM, random forest, GBM)
- Anomali tespitine katkıda bulunmak (autoencoder, one-class SVM, istatistiksel yöntemler)
- Modelleri müşteri KPI'larına göre doğrulamak (kayma oranı, yanlış retler)
- Dokümantasyon, tekrarlanabilirlik, SonicTC model hattına küçük katkılar
Neler getiriyorsunuz.
- Bilgisayar bilimi, matematik, fizik, elektrik mühendisliği veya benzeri alanlarda süregelen eğitim
- Sağlam Python, ideal olarak NumPy / scikit-learn / PyTorch
- Sinyal işleme (FFT, filtreler, spektrogramlar) konusunda temel anlayış – veya öğrenmeye istekli
- Temiz, tekrarlanabilir çalışma (Git, sanal ortamlar, notebook → modüller)
- En az 12 ay kalan eğitim süresi, haftada 15–20 saat müsaitlik
Bizden neler bekleyebilirsiniz.
Gerçek veri
Üretimden endüstriyel sinyaller – alıştırma veri setleri yok.
Mentorluk
Akustik, DSP ve ML alanında deneyimli Ar-Ge ekibi – Fraunhofer köklerine sahip.
Esneklik
Eğitim önce gelir – sınav dönemlerine saygı gösterilir.
Perspektif
Tez (Lisans / Yüksek Lisans) ve sonrasında doğrudan işe giriş seçeneği.
Modern kurulum
Kendi dizüstü bilgisayarı, GPU sunucusu, ekipte kendi masanız.
Ücret
Adil, piyasaya uygun saatlik ücret.
Sonraki adımlar.
Özgeçmiş, kısa bir ön yazı ve – varsa – kendi projeleriniz veya depolarınız hakkında birkaç kelimeyi karriere@rte.de adresine gönderin. 5 iş günü içinde yanıt veriyoruz.
Tipik akış: tanışma görüşmesi (30 dk) → kısa teknik bölüm (veri/ML) → teklif.
Şimdi başvurun Tüm açık pozisyonlarBu pozisyona dair sorularınız mı var?
karriere@rte.de adresine kısa bir not bırakın – tezler ve stajlar için de.