Fraunhofer-Gesellschaft
RESEARCH ASSISTANT in the field of Planning Problems / Reinforcement Learning
Aufgaben
• Design und Implementierung von Deep Reinforcement Learning Algorithmen für komplexe graphenbasierte Planungsprobleme • Anwendung von Optimierungsmodellierungstechniken und Entwicklung heuristischer Algorithmen • Entwicklung von Trainings-Pipelines, Visualisierungen und interaktiven Demonstratoren zur Präsentation von Modellergebnissen
Anforderungen
• Kenntnisse in Deep Reinforcement Learning und Machine Learning • Erfahrung mit Python-Bibliotheken für Deep Learning (numpy, pandas, matplotlib, pytorch) • Wünschenswert: Optimierungskenntnisse (Linear Programming, Integer Programming, Routing) • Wünschenswert: Erfahrung mit Bibliotheken in den Bereichen Graphs (networkx, pytorch_geometric), Reinforcement Learning (stable-baselines, torchrl) oder Optimierung (pyomo, ortools)
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
RESEARCH ASSISTANT in the field of Planning Problems / Reinforcement LearningRESEARCH ASSISTANT in the field of Planning Problems / Reinforcement LearningWachtbergFKIE - Communication, Information Processing and Ergonomics
Schlagworte
Deutschlands Stellenbörse für die Wissenschaft
wissenschaftsstellen.de