Thesis – Driving Stability through Reinforcement Learning
Thesis – Driving Stability through Reinforcement Learning

Thesis – Driving Stability through Reinforcement Learning

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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle ein Framework zur Integration von LLMs mit Reinforcement Learning für innovative Fahrzeugtechnologien.
  • Arbeitgeber: IAV ist ein führendes Unternehmen in der Automobiltechnik, das spannende Zukunftsprojekte bietet.
  • Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, an echten Projekten zu arbeiten.
  • Warum dieser Job: Erlebe echte Verantwortung und entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Team von Experten.
  • Gewünschte Qualifikationen: Laufendes Masterstudium in Automobiltechnik, Informatik oder verwandten Bereichen; gute Programmierkenntnisse in Python.
  • Andere Informationen: Vielfalt und Chancengleichheit sind uns wichtig – bring deine Persönlichkeit ein!

Diese Herausforderung erwartet dich:

Bist du ein Student oder eine Studentin mit dem Studienschwerpunkt in Automobiltechnik, Physik, Informatik oder einem verwandten Gebiet und hast Interesse an Reinforcement Learning (RL) oder ähnlichen Methoden? Wir bieten eine fantastische Gelegenheit für einen talentierten und motivierten Studierenden, unserem Team beizutreten und uns zu helfen, moderne Methoden des maschinellen Lernens in verschiedene Bereiche wie Fahrdynamik, autonomes Fahren, virtuelles Testen und in vielen mehr anzuwenden und weiterzuentwickeln.

Deine Aufgaben:

  • Du entwickelst ein Framework, das LLMs (Large Language Model) mit Reinforcement Learning integriert, um das Design der Belohnungsfunktionen zu automatisieren.
  • Du integrierst ein geeignetes LLM unter Nutzung des Model Context Protocols.
  • Du passt den vorhandenen RL Algorithmus um zusätzlich nötigige Schnittstellen an.
  • Du weist die Effektivität von LLM-generierten Belohnungsfunktionen bei der Beschleunigung des Fortschritts des RL-Trainings nach.

Notwendige Kenntnisse:

  • Laufendes Masterstudium mit Schwerpunkt in Automobiltechnik, Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder ähnliche Studiengänge
  • Vertrautheit mit RL-Frameworks (z. B. Stable Baselines3) und LLMs
  • Sehr gute Programmierkenntnisse Python
  • Deutschkenntnisse auf mind. B2-Niveau

Gewünschte Kenntnisse:

  • Erfahrung mit Simulationswerkzeugen (CarMaker, etc.) und Fahrdynamikmodellierung ist von Vorteil
  • Analytisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten
  • Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Fähigkeit zur selbständigen und teamorientierten Arbeit

Das Entgelt richtet sich nach unserem Mantel- und Entgelttarifvertrag. Aktuell beträgt das monatliche Entgelt für diese Position 979,- EUR.

Das spricht für uns:

Als Student:in arbeitest du bei IAV nicht irgendwo, sondern mittendrin. In echten Projekten. An spannenden Zukunftsaufgaben. Voll integriert und im Schulterschluss mit IAV-Expert:innen. Viel Verantwortung und gleichzeitig viel Freiraum, um Uni und Arbeit zusammen zu bringen: So entstehen beste Perspektiven für deine berufliche Entwicklung. Bei attraktiver Vergütung nach unserem Haustarifvertrag.

Uns sind Vielfalt und Chancengleichheit wichtig. Für uns zählt der Mensch mit seiner Persönlichkeit und seinen Stärken.

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Thesis – Driving Stability through Reinforcement Learning Arbeitgeber: IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr

IAV bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Studierende, die sich für innovative Technologien im Bereich Automobiltechnik und maschinelles Lernen begeistern. Hier hast du die Möglichkeit, in echten Projekten mit erfahrenen Expert:innen zusammenzuarbeiten und deine Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln. Mit einer attraktiven Vergütung und der Flexibilität, Studium und Arbeit zu kombinieren, fördert IAV nicht nur deine berufliche Entwicklung, sondern legt auch großen Wert auf Vielfalt und Chancengleichheit.
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Kontaktperson:

IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Thesis – Driving Stability through Reinforcement Learning

Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Branche über die Stelle. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen und dir einen Fuß in die Tür verschaffen.

Tip Nummer 2

Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Reinforcement Learning und Automobiltechnik. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Materie hast.

Tip Nummer 3

Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf RL-Frameworks und Programmierung beziehen. Übe, wie du deine Kenntnisse in Python und spezifischen Tools wie Stable Baselines3 demonstrieren kannst.

Tip Nummer 4

Zeige deine Teamfähigkeit! Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um zu verdeutlichen, dass du sowohl selbstständig als auch kooperativ arbeiten kannst.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Thesis – Driving Stability through Reinforcement Learning

Kenntnisse in Reinforcement Learning (RL)
Erfahrung mit RL-Frameworks (z. B. Stable Baselines3)
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
Vertrautheit mit Large Language Models (LLMs)
Analytisches Denken
Problemlösungsfähigkeiten
Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
Fähigkeit zur selbständigen und teamorientierten Arbeit
Kenntnisse in Fahrdynamikmodellierung
Erfahrung mit Simulationswerkzeugen (z. B. CarMaker)
Deutschkenntnisse auf mind. B2-Niveau

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Kenntnisse und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.

Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und dein Interesse an Reinforcement Learning hervorhebt. Betone, wie deine Studienrichtung und Erfahrungen zu den Anforderungen der Stelle passen.

Hebe relevante Erfahrungen hervor: Füge in deinem Lebenslauf relevante Projekte oder Praktika hinzu, die deine Kenntnisse in Automobiltechnik, Informatik oder Reinforcement Learning demonstrieren. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten angewendet hast.

Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und deine Deutschkenntnisse klar angegeben sind.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr vorbereitest

Verstehe die Grundlagen von Reinforcement Learning

Stelle sicher, dass du die grundlegenden Konzepte von Reinforcement Learning gut verstehst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die dein Wissen über RL-Frameworks und deren Anwendung in der Automobiltechnik betreffen.

Bereite praktische Beispiele vor

Überlege dir konkrete Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, in denen du mit RL oder ähnlichen Methoden gearbeitet hast. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und dein Engagement für das Thema.

Zeige deine Programmierkenntnisse

Da sehr gute Programmierkenntnisse in Python gefordert sind, solltest du bereit sein, über deine Programmiererfahrungen zu sprechen. Vielleicht kannst du auch ein kleines Projekt oder eine Herausforderung erwähnen, die du gelöst hast.

Kommuniziere klar und präzise

Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig. Übe, deine Gedanken klar und strukturiert zu präsentieren, insbesondere wenn es um technische Themen geht. Dies wird dir helfen, im Interview überzeugend aufzutreten.

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