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MTU Maintenance Berlin-Brandenburg

1 Stelle · nach Relevanz

Praktikum Digitalisierung für Machine Learning (all genders)

ArbeitsortLudwigsfelde und Umgebung
BeschäftigungPraktikum
HomeofficeKeine Angabe

Starke Aufgaben

  • Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf PoC Level
  • Skalierung von Machine-Learning-Modellen für den Einsatz in produktiven Systemen, unter Berücksichtigung von Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit
  • Aufbau, Testing und Verwaltung von Datenpipelines für Trainings- und Produktionssysteme
  • Datenaufnahme, Qualitätssicherung und Feature Engineering
  • Enge und eigenständige Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und anderen Teams zur Integration von Modellen in bestehende Arbeitsabläufe
  • Recherche, Evaluierung und Auswahl geeigneter Machine-Learning-Algorithmen und -Technologien, basierend auf aktuellen Forschungsergebnissen
  • Adressatengerechte Dokumentation und Präsentation der entwickelten Modelle und deren Ergebnisse

Beste Voraussetzungen

  • Studium in Computer Science, Computer Engineering, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Studienrichtung
  • Einschlägige Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen vorzugsweise in Computer Vision Projekten und fundierte Kenntnisse in Python
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Tools wie z.B. PyTorch und Scikit-learn
  • Kenntnisse in der Arbeit mit großen Datensätzen und Datenbanktechnologien
  • Erste Erfahrung in der Entwicklung von APIs und der Integration von ML-Modellen in produktive Umgebungen sowie Erfahrung mit Produktivierungstechnologien und Tools (Docker, Kubernetes, GitHub, VSCode, Linux) wünschenswert
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Starke analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge verständlich zu kommunizieren
  • Teamfähigkeit und eine proaktive, selbstständige Arbeitsweise

Ausgezeichnetes Umfeld

  • Praxisnahe Einblicke in die Luftfahrtindustrie und Jobs mit Verantwortung
  • Starker Teamzusammenhalt u.a. durch unser Studierenden-Netzwerk und verschiedene Events
  • Individuelle Betreuung durch Mentoring und feste Ansprechpersonen
  • Flexible Arbeitszeiten sowie die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten (je nach Einsatzbereich)
  • Leckere und abwechslungsreiche Gerichte in unserer Betriebsgastronomie
  • EGYM Wellpass und Möglichkeit zur Teilnahme an örtlichen Laufevents

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