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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Train different model architectures using existing datasets for transfer learning.
- Arbeitgeber: Join a dynamic team focused on innovative robotics technology.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible working hours, a supportive team, and a fun work environment.
- Warum dieser Job: Work on a practical project that combines creativity and cutting-edge technology.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor's degree in relevant fields and strong Python programming skills required.
- Andere Informationen: Access to modern robotics tech and a collaborative atmosphere.
Hintergrund:
Eine der größten Herausforderungen beim Trainieren von neuronalen Netzen ist die Beschaffung von annotierten Daten. Um Kosten bei der Datenerzeugung einzusparen ist es erforderlich die minimale Menge an Daten vor dem Training abschätzen zu können.
Ziel der Arbeit:
Abschätzung der minimalen Größe von Datensätzen für Transfer Learning sowie die Untersuchung der Abhängigkeit der minimalen Datensatzgröße von der Modelarchitektur.
Aufgaben
- Trainieren von unterschiedlichen Modelarchitekturen mit vorhandenen Datensets (Transfer Learning). Hierbei kann es auch notwendig sein die jeweiligen Trainingsprozesse zu implementieren.
- Vergleich der beiden Modelle basierend auf Standard Metriken, die auf vorhandenen Holdout-sets berechnet werden.
- Untersuchung der Model Performance als Funktion der Größe der verwendeten Datensets für das Transfer Learning
Qualifikation
- Abgeschlossenes Bachelorstudium in Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau, oder ein vergleichbarer Abschluss
- Kenntnisse im Bereich Machine Learning
- Gute Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrung mit Werkzeugen der modernen Softwareentwicklung (git, IDE, z.B., VS Code, PyCharm)
Benefits
- Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team und die Möglichkeit, an einem praxisrelevanten Projekt in einem innovativen Umfeld zu arbeiten
- Zugang zu modernster Robotertechnologie sowie Unterstützung bei der Durchführung der Tests
- Ein dynamisches, motiviertes Team, getrieben von Innovationsgeist und Kreativität
- Ein Arbeitsalltag in dem gemeinsam viel geschafft und viel gelacht wird
- Freiraum und Flexibilität bei deiner persönlichen Arbeitsgestaltung
- Flexible Arbeitszeitenregelung
- Eine gelebte „use your own brain“-policy
- Kantinenzuschuss – die Mittagspause verbringen wir gern gemeinsam
- Einen immer gefüllten Kühlschrank mit Spezi, Cola und Club Mate, Wasserbar und richtig guten Kaffee
Masterand (m/w/d): Untersuchungen zu Transfer Learning mit unterschiedlichen Modelarchitekturen in Roboterprozessen Arbeitgeber: robominds GmbH
Kontaktperson:
robominds GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Masterand (m/w/d): Untersuchungen zu Transfer Learning mit unterschiedlichen Modelarchitekturen in Roboterprozessen
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Branche über die Stelle. Oftmals können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Transfer Learning und Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Materie hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse in Python zu demonstrieren. Vielleicht kannst du ein kleines Projekt oder eine Übung zeigen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellt.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit modernen Softwareentwicklungstools wie Git oder IDEs zu sprechen. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch arbeiten kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Masterand (m/w/d): Untersuchungen zu Transfer Learning mit unterschiedlichen Modelarchitekturen in Roboterprozessen
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Wenn du bereits Erfahrung im Bereich Machine Learning oder mit den genannten Programmiersprachen hast, stelle diese klar und prägnant dar. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Anschreiben personalisieren: Gestalte dein Anschreiben individuell für diese Position. Erkläre, warum du an diesem Thema interessiert bist und wie deine Kenntnisse und Erfahrungen zur Zielsetzung der Arbeit passen.
Dokumente überprüfen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei robominds GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen des Transfer Learning
Mach dich mit den Konzepten des Transfer Learning vertraut, insbesondere wie unterschiedliche Modelarchitekturen die Leistung beeinflussen können. Sei bereit, deine Kenntnisse über die Herausforderungen bei der Datensatzerstellung und -bewertung zu diskutieren.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Bereite dich darauf vor, deine Programmierfähigkeiten in Python zu demonstrieren. Du könntest nach Beispielen gefragt werden, wie du verschiedene Modelarchitekturen implementiert hast oder welche Tools du für die Softwareentwicklung verwendest.
✨Bereite Beispiele für Teamarbeit vor
Da die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team betont wird, sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, wo du erfolgreich im Team gearbeitet hast und wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast.
✨Frage nach den Projekten und Technologien
Zeige dein Interesse an der Arbeit, indem du Fragen zu den spezifischen Robotermodellen und Technologien stellst, die im Unternehmen verwendet werden. Dies zeigt, dass du proaktiv bist und dich für die praktischen Anwendungen deiner Forschung interessierst.
