研发 · 兼职 · 在校实习 · Pfinztal
数据科学 / AI 实习生（不限性别）
参与基于 AI 的检测算法和异常检测——使用来自 180 多套在线系统的真实工业数据集。
岗位
您的角色。
不只是数据练兵场——而是真实工业。
您接触的不是合成的玩具数据集，而是来自制动盘、电驱、烧结件等的真实声学信号。您协助我们的研发团队开展面向声学检测技术的经典 ML、异常检测和深度学习方法。
非常适合对信号处理和机器学习感兴趣的计算机、数学、物理或电气工程专业学生。每周 15–20 小时，Pfinztal 现场，可居家办公。
职责
您将做什么。
- 对声学时域和频域信号进行数据准备和特征工程
- 训练、评估并调优经典分类器（SVM、随机森林、GBM）
- 参与异常检测（自编码器、单类 SVM、统计方法）
- 对照客户 KPI（漏检率、误剔率）验证模型
- 文档、可复现性，为 SonicTC 模型流水线做小贡献
要求
您需具备什么。
- 在读计算机、数学、物理、电气工程或相近专业
- 扎实的 Python，最好会 NumPy / scikit-learn / PyTorch
- 对信号处理（FFT、滤波器、频谱图）有基本理解——或乐于学习
- 整洁、可复现的工作方式（Git、虚拟环境、notebook → 模块）
- 剩余学业至少 12 个月，每周可投入 15–20 小时
我们提供
您可以从我们这里期待什么。
真实数据
来自生产的工业信号——不是练习数据集。
导师制
声学、DSP 和 ML 领域经验丰富的研发团队——具弗劳恩霍夫渊源。
灵活
学业优先——尊重考试周。
发展前景
可提供毕业论文（学士/硕士）选题，之后可直接入职。
现代化配置
自有笔记本、GPU 服务器、团队中属于您的工位。
薪酬
公平、贴近市场的时薪。
申请
下一步。
请将简历、简短的求职说明，以及（如有）几句关于您自己项目或代码库的介绍发送至 karriere@rte.de。我们将在 5 个工作日内回复。
典型流程：初步电话（30 分钟） → 简短技术环节（数据/ML） → 录用。
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