Abschlussarbeit: Intelligente Szenarioauswahl unter Simulationsunsicherheit für die Validierung autonomer Systeme (m/w/d)
TKMS ATLAS ELEKTRONIK GmbH
📊 Data Science
Machine Learning
Deep Learning
🐍 Python
PyTorch
Scikit-learn
🤖 Uncertainty Quantification
Zusammenfassung
Position: Abschlussarbeit zur intelligenten Szenarioauswahl. Anforderungen: technisches Studium, Kenntnisse in ML und Python. Vorteile: flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub, betriebliche Altersversorgung.
Schlüsselwörter
Data ScienceMachine LearningDeep LearningPythonPyTorchScikit-learnUncertainty Quantification
Vorteile
•Welcomeday und Onboardingprogramm
•Flexible und familienfreundliche Arbeitszeitgestaltung
•30 Tage Jahresurlaub
•Hervorragende betriebliche Altersversorgung
•Umfassendes Gesundheitsmanagement
•Individuelle Lern- & Entwicklungsmöglichkeiten
•Firmenfitness mit bundesweiten Verbundpartnern
Stellenbeschreibung
Wer wir sind
TKMS ATLAS ELEKTRONIK ist ein Unternehmen der TKMS Gruppe. Seit Jahrzehnten unterstützen wir Marinen auf der ganzen Welt dabei, die Meere sicherer zu machen. Unseren Kunden bieten wir umfassende Lösungen in Sensorik und Elektronik. Vom Sonar über unbemannte Fahrzeuge und Minenabwehrsystemen bis hin zu Kommunikationsanlagen. Alles aus einer Hand. Bereit mit den Besten zu arbeiten? Werde Teil unseres Teams aus mehr als 8.500 Kolleginnen und Kollegen bei TKMS. Als wachsendes Marineunternehmen bieten wir zukunftssichere Entwicklungsmöglichkeiten in einem internationalen, diversen Hightechumfeld. Wir entwickeln Stärke.
Was wir erwarten
Systematische Literaturrecherche zu Methoden der Szenarioauswahl (Adaptive Sampling, Importance Sampling) sowie zu Regressionsverfahren (Neurale Netze, Gaussian Processes).
Vertiefte Analyse moderner Uncertainty-Quantification-Methoden mit Schwerpunkt auf Conformal Prediction.
Entwicklung eines eigenen hybriden Ansatzes durch Kombination etablierter Methoden aus Simulation, ML und Unsicherheitsmodellierung.
Konstruktion von Testräumen mit gezielten Fehlabschätzungen und Definition geeigneter Evaluierungsmetriken.
Untersuchung der Stichprobensensitivität und deren Einfluss auf methodische Robustheit.
Vergleich, Bewertung und kritische Analyse der entwickelten Ansätze anhand simulierter Kritikalitätsräume.
Wen wir suchen
Laufendes technisches Studium mit Informatikanteilen, z.B. Data Science,
Automatisierungstechnik, Physik, Elektrotechnik oder vergleichbar.
Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning sind von Vorteil. Idealerweise erste Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch oder Scikit-learn.
Frühere Erfahrungen mit Validierungsmethoden von Vorteil.
Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Sprache (bevorzugt Python).
Selbständige und systematische Arbeitsweise.
Kommunikationsfähigkeit im Umgang mit Kollegen und Projektbeteiligten.
Sehr Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Was wir bieten
Für uns ist es selbstverständlich, Dir optimale Rahmenbedingungen zu bieten. Dazu gehören unter anderem:
Welcomeday und Onboardingprogramm
Attraktive (außer-) tarifliche Vergütung
Flexible und familienfreundliche Arbeitszeitgestaltung durch Gleitzeit-/ und Lebensarbeitszeitkonto sowie Homeoffice-Regelung
30 Tage Jahresurlaub sowie Sonderurlaub gemäß Tarifvertrag
Hervorragende betriebliche Altersversorgung
Spannende Aufgaben an innovativen Produkten in einem wachsenden Marineunternehmen
Enge Zusammenarbeit mit Führungskräften und der Mitarbeitendenvertretung
Kollegiale Zusammenarbeit und Respekt im Umgang miteinander – das findest Du bei uns seit über 185 Jahren! Wenn Dir das genauso wichtig ist, dann bewirb Dich jetzt online unter Angabe Deiner Gehaltsvorstellung und Deiner aktuellen Kündigungsfrist.
Wir wertschätzen Vielfalt
Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/ Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.
Kontakt
Pia Meier
Talent Acquisition Partnerin
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Bericht
Veröffentlicht
vor 3 Tagen
Läuft ab
in 11 Tagen
Quelle
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