Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere Reinforcement Learning-Algorithmen für robotische Systeme.
- Unternehmen: Innovatives Schweizer Unternehmen, das die Zukunft der intelligenten Robotik gestaltet.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, dynamisches Umfeld und Möglichkeit zur Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Vielfältiges und inklusives Team, das Innovation und Zusammenarbeit schätzt.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Teams, das die Effizienz und Nachhaltigkeit in der letzten Meile revolutioniert.
- Qualifikationen: BSc in Robotik, Ingenieurwesen oder Informatik; Kenntnisse in Python und Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 1300 - 1600 € pro Monat.
ppRIVR ist ein Schweizer Robotikunternehmen, das Physical AI und robotische Lösungen entwickelt, um die letzte Meile der Lieferung zu revolutionieren. Durch die Kombination von künstlichen neuronalen Netzwerken und innovativen Roboterdesigns mit Rädern und Beinen zielt RIVR darauf ab, Effizienz, Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit in der letzten Meile der Lieferung zu verbessern. Gegründet als Swiss-Mile, hat sich das Unternehmen 2025 in RIVR umbenannt, um seine Mission, die Zukunft der intelligenten Robotik voranzutreiben, besser widerzuspiegeln.
Als Praktikant im Bereich Reinforcement Learning unterstützen Sie das KI-Engineering-Team bei der Entwicklung und Implementierung von Reinforcement-Learning-Algorithmen für robotische Systeme. Zu Ihren Aufgaben gehört auch die Erweiterung des Software-Stacks zur Bewertung unserer Algorithmen in Simulationen und auf Hardware. Diese Rolle bietet praktische Erfahrungen in der Algorithmusentwicklung, Softwareintegration und -tests in einer dynamischen und kollaborativen Umgebung. Wir sind bestrebt, außergewöhnliche Talente zu finden und zu fördern; unsere Praktika sind ein wichtiger Weg, um herausragende Absolventen zu rekrutieren, die einen bedeutenden Einfluss auf unser Team haben können.
Wichtiger Hinweis
Für diese Position können wir leider nur Bewerbungen von Staatsbürgern der Schengen-Staaten akzeptieren. Diese Einschränkung gilt nicht für ETHZ- und EPFL-Studierende, die im Rahmen ihres Studiums Pflichtpraktika absolvieren müssen.
Was Sie tun werden
- Unterstützung des Teams bei der Entwicklung, Fehlersuche und dem Testen von Reinforcement-Learning-Algorithmen für robotische Anwendungen.
- Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Ingenieuren zur Integration von Software mit Hardwarekomponenten und Beitrag von Ideen zur Verbesserung der Systemleistung.
- Engagement für kontinuierliches Lernen und Einblick in aktuelle Entwicklungen aus der Literatur zum Reinforcement Learning.
Was Sie mitbringen müssen
- Mindestens BSc in Robotik, Ingenieurwesen, Informatik oder einem verwandten Bereich.
- Frühere Studiengänge oder Projekte im Zusammenhang mit Reinforcement Learning oder lernbasiertem Steuerung.
- Kenntnisse in Python und mindestens einem gängigen Deep-Learning-Framework wie PyTorch, Jax oder TensorFlow.
- Bereitschaft zu lernen und im Team beizutragen.
- Starke Problemlösungs- und analytische Fähigkeiten.
Bonuspunkte
- Nachgewiesene Erfahrung in der Implementierung von Reinforcement-Learning-Algorithmen.
- Vertrautheit mit modernen Simulationsframeworks für Reinforcement Learning, wie IsaacSim.
RIVR setzt sich dafür ein, ein diverses und inklusives Team aufzubauen, das jede Perspektive wertschätzt. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, Innovationen in der Robotik voranzutreiben und einen bedeutenden Einfluss zu schaffen, ermutigen wir Sie, sich zu bewerben und Ihr einzigartiges Ich in unser Team einzubringen. Wir glauben, dass die beste Arbeit im Rahmen von Zusammenarbeit geleistet wird, und verlangen daher eine persönliche Anwesenheit an unseren Bürostandorten.
Reinforcement Learning Intern Arbeitgeber: Rival
RIVR ist ein innovatives Unternehmen im Bereich der Robotik mit Sitz in der Schweiz, das sich der Entwicklung von Lösungen für die letzte Meile widmet. Als Arbeitgeber bieten wir eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung, in der Praktikanten die Möglichkeit haben, praktische Erfahrungen in der Entwicklung von Algorithmen und Softwareintegration zu sammeln. Wir fördern kontinuierliches Lernen und bieten hervorragende Wachstumschancen, um außergewöhnliche Talente zu entdecken und zu entwickeln, die einen bedeutenden Einfluss auf unser Team haben können.
