Fraunhofer-Gesellschaft
Studentische Hilfskräfte / Abschlussarbeit - Implementierung von KI-Modellen auf Radarsensoren
Aufgaben
Recherche und Analyse von Edge-AI-Entwicklungen und Hardware-Plattformen (GPUs, FPGAs, Mikrocontroller) • Anforderungsanalyse für KI-Modelle auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten • Evaluierung und Benchmarking von Inferenz-Frameworks hinsichtlich Latenz, Energieverbrauch und Genauigkeit • Training, Optimierung und Komprimierung neuronaler Netze (Quantisierung, Pruning) • Deployment und Optimierung von KI-Modellen auf verschiedenen Plattformen (NVIDIA Jetson, FPGAs, Mikrocontroller) • Planung und Durchführung von Laborversuchen zur Evaluierung von Inferenzleistung und Energieeffizienz • Entwicklung von Testszenarien und automatisierten Tests • Softwaredesign und technische Dokumentation
Anforderungen
Aktuelle Immatrikulation in mathematischem, naturwissenschaftlichem oder ingenieurwissenschaftlichem Studienfach • Interesse an Machine Learning, eingebetteten Systemen und ressourceneffizienter KI • Grundlegende theoretische und praktische Kenntnisse in Machine Learning/Deep Learning • Programmierkenntnisse in Python, idealerweise auch C/C++ • Grundlegende Kenntnisse von Softwareentwicklungskonzepten (Versionskontrolle, Dokumentation, modularer Codeaufbau) • Erfahrung mit Linux-basierten Systemen und Linux-Kommandozeile • Optional: Erfahrung mit ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, JAX), Modelloptimierung, Edge-AI-Frameworks (TensorFlow Lite, ONNX, TensorRT)
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
Studentische Hilfskräfte / Abschlussarbeit - Implementierung von KI-Modellen auf RadarsensorenStudentische Hilfskräfte / Abschlussarbeit - Implementierung von KI-Modellen auf RadarsensorenWachtbergFHR - Hochfrequenzphysik und Radartechnik
Schlagworte
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