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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung und Entwicklung von Methoden zur Modell-/Daten-Debugging für autonomes Fahren.
- Arbeitgeber: CARIAD, die Softwarefirma des Volkswagen Konzerns mit globalem Einfluss.
- Mitarbeitervorteile: 13,90 €/Stunde, flexible Arbeitszeiten und Remote-Optionen in Deutschland.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der Mobilität und arbeite an innovativen KI-Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Studierende in Informatik, Elektrotechnik oder verwandten Bereichen mit ML-Kenntnissen.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Perspektiven und Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 14 € pro Stunde.
Wir sind CARIAD, das Softwareunternehmen der Volkswagen Gruppe. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für ikonische Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen die Volkswagen Gruppe dabei, das führende Unternehmen für Automobiltechnologie zu werden. Mit CARIDIANS in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien transformieren wir die Mobilität für alle. Schließen Sie sich uns an und werden Sie Teil dieser aufregenden Reise!
Ihr Team
Um unser Team "AI Performance Management" zu unterstützen, suchen wir derzeit einen Praktikanten. In Ihrer Rolle erhalten Sie erste Erfahrungen in der Entwicklung von Methoden zur Modell-/Daten-Debugging/Debiasing und werden ein integraler Bestandteil des Teams, das an der Bereitstellung von Zertifizierungen für leistungsbezogene Anforderungen arbeitet, die für unseren gesamten Software-Stack relevant sind.
Was Sie tun werden:
- Forschung und Bewertung neuartiger Methoden für Modell-/Daten-Debugging/Debiasing zur Verbesserung der Robustheit des Modells für die Wahrnehmungsaufgabe im automatisierten Fahren
- Untersuchen, Trainieren und Bewerten von neuronalen Netzwerken für verschiedene nachgelagerte Aufgaben (z.B. Klassifikation, Objekterkennung oder darüber hinaus)
- Implementieren, Anwenden und Bewerten von Methoden zum Modell-/Daten-Debugging/Debiasing auf trainierten Wahrnehmungsmodellen und auf gängigen Benchmarks
- Entwickeln von algorithmischen Ideen zur Lösung offener Forschungsfragen, die mit Ihrem Thema zusammenhängen
Wer Sie sind:
- Eingeschriebener Student im Bereich Informatik, Elektrotechnik, Datenwissenschaft, Robotik oder einem ähnlichen Bereich (bitte geben Sie das voraussichtliche Datum Ihres Abschlusses oder das Ende Ihrer Einschreibung an)
- Fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen, insbesondere in Bezug auf tiefe neuronale Netzwerke in Sicherheits- und Robustheitsaspekten
- Kenntnisse in Python und tiefen Lernframeworks, z.B. PyTorch
- Erfahrung in Wahrnehmungsaufgaben wie Objekterkennung oder darüber hinaus
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und analytisches Verständnis
Schön zu wissen:
- Remote-Arbeitsmöglichkeiten innerhalb Deutschlands
- Dauer: 3 - 6 Monate
- 35 Stunden/Woche
- Gehalt: 13,90 €/Stunde
Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt, weil wir glauben, dass unsere Unterschiede uns stärker machen. Wir streben aktiv danach, Teams mit einer Vielzahl von Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist es, eine Umgebung zu schaffen, in der sich jeder geschätzt und befähigt fühlt, einen Beitrag zu leisten. Wenn Sie aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei Ihrer Bewerbung benötigen, wenden Sie sich bitte an uns – wir helfen Ihnen gerne.
Internship - Failure Mode Discovery and Mitigation for Machine Learning Models (f/m/d) Arbeitgeber: cariad
Kontaktperson:
cariad HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Internship - Failure Mode Discovery and Mitigation for Machine Learning Models (f/m/d)
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Interessen und zeig dein Engagement für das Thema – so bleibst du im Gedächtnis!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle gefunden hast, zögere nicht, direkt die Ansprechpartner zu kontaktieren. Frag nach dem Bewerbungsprozess oder zeig einfach dein Interesse an der Position – das kann einen großen Unterschied machen!
✨Bereite dich auf Gespräche vor
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir im Vorstellungsgespräch gestellt werden könnten. Übe deine Antworten laut, damit du selbstbewusst und vorbereitet wirkst – das zeigt, dass du wirklich interessiert bist!
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das zeigt, dass du dich mit uns auseinandergesetzt hast und erleichtert uns die Bearbeitung deiner Bewerbung.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Internship - Failure Mode Discovery and Mitigation for Machine Learning Models (f/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für das Thema sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns in deinem Anschreiben spüren, warum du dich für diese Position interessierst.
Betone relevante Erfahrungen: Wenn du bereits Erfahrungen im Bereich Machine Learning oder verwandten Themen hast, dann bringe diese unbedingt zur Sprache! Zeige uns, wie deine Kenntnisse in Python oder Deep Learning Frameworks dir helfen können, die Herausforderungen in unserem Team zu meistern.
Struktur ist alles: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und übersichtlich ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei cariad vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit CARIAD und der spezifischen Rolle im Bereich 'AI Performance Management' vertraut. Informiere dich über aktuelle Projekte, Technologien und Herausforderungen im Bereich maschinelles Lernen, um während des Interviews gezielt Fragen stellen zu können.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken zeigen. Sei bereit, über deine Ansätze zur Modell-Debugging und -Debiasing zu sprechen und wie du diese in der Praxis angewendet hast.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da starke Kommunikationsfähigkeiten gefordert sind, übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Dies wird dir helfen, deine Ideen effektiv zu präsentieren und zu zeigen, dass du gut im Team arbeiten kannst.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und das Team zu erfahren.