Die Linde Material Handling GmbH gehört zur Operating Unit KION Industrial Trucks and Services (KION ITS) EMEA - einem starken internationalen Markenverbund zwischen Linde Material Handling, STILL und Baoli.
In der folgenden Stellenausschreibung kannst Du dich auf Informationen zu einer Werkstudententätigkeit bei Linde Material Handling freuen und erhältst spannende Einblicke in die Welt von Linde Material Handling. Du bist Teil des Robotics and AI Features Teams und arbeitest mit daran neue Maßstäbe in Sicherheit und Effizienz für das Warenlager der Zukunft zu setzen. In diesem Set Up unterstützt du das Roll out und die Entwicklung und das Training der nächsten Generation von neuralen Netzen für stationäre und mobile Systeme.
What we offer:
Du bist Teil des Robotics and AI Features Teams und arbeitest mit daran neue Maßstäbe in Sicherheit und Effizienz für das Warenlager der Zukunft zu setzen. Das Team ist interdisziplinär aufgestellt und besteht aus Hardware-, Software,- und KI-Ingenieure. In diesem Set Up unterstützt du das Roll out und die Entwicklung und das Training der nächsten Generation von neuralen Netzen für stationäre und mobile Systeme. Du arbeitest mit State-of-the-Art Trainingsframeworks und Architekturen und bringst diese auf embedded devices performant zum Laufen. Geschwindigkeit und praxisnähe ist für uns alles–deshalb testest du deine Applikationen direkt in unseren Testaufbauten.
Tauche ein in die spannende Welt der Kamerasysteme & Bildverarbeitung in der Intralogistik und arbeite an zukunftsweisenden Projekten!
Tasks and Qualifications:
Deine Aufgaben:
1. Verarbeite Daten der bildgebenden Sensorik, entwickle und trainiere neuronale Netze für Kundenanwendungen im Bereich Sicherheit und Prozessoptimierung
2. Unterstütze die Erweiterung des Systems und der CI/CD Pipeline auf 3D-Bilddaten
3. Anwendung und Bewertung der entwickelten neuronalen Netze an unseren Versuchsaufbauten
4. Evaluation von neuen Netzarchitekturen und Trainingssätzen sowie Entwicklung von Automatisierungslösungen zum Trainieren und Optimieren von neuronalen Netzen
Deine Stärken:
5. Du befindest Dich im Studium, bestenfalls mit technischer Ausrichtung, vorzugsweise Informatik, Physik, Mathematik oder Robotik
6. Du verfügst über erste Erfahrung in der Datenanalyse, insbesondere von Bilddaten und der künstlichen Intelligenz sowie des maschinellen Lernens
7. Du verfügst erste Erfahrungen mit Linux, Python, C/C++, SDKs zur Bildverarbeitung, Robotik Frameworks, CI/CD, Bau- und Testumgebungen
8. Englisch fließend in Wort und Schrift
Unser Unternehmen :
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Für erste Rückfragen steht Dir aus der Fachabteilung Herr Matthias Brönner unter der Telefonnummer +49 1606806346 zur Verfügung.
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Werde Teil unseres Teams, das Vielfalt lebt und sich für Chancengerechtigkeit, unabhängig vom Geschlecht, Behinderung, sexueller Identität oder Weltanschauung einsetzt.
Wir freuen uns auf Deine aussagekräftige Online-Bewerbung incl. Motivationsschreiben, Zeugnissen und aktueller Notenübersicht!