Softwareentwicklung ist, wenn 150 Köpfe gemeinsam herausfordernde, maßgeschneiderte Lösungen entwickeln. Wenn die spezifischen Bedürfnisse von Branchen wie der Automobilindustrie, Automatisierungstechnik und Logistik keine abstrakten Konzepte, sondern nur das nächste Projektziel sind.
Verantwortlich für die Qualität unserer Arbeit sind handverlesene Mitarbeiter, die routiniert neue, moderne Softwareanwendungen entwickeln und die Visionen unserer Kunden zielstrebig in die Tat umsetzen. Wir sind Softwareentwickler. Von ganzem Herzen.
Praxissemester Machine Learning für Time-Series Analytics
(Sommersemester 2024)
Aufgabenbeschreibung
In Ihrem Praxissemester bekommen Sie die Chance, sich intensiv mit den Technologien und Methoden des Machine Learning zu beschäftigen. Der Fokus liegt dabei auf Anwendungsfällen rund um Zeitreihen (z. B. Klassifikation, Anomalieerkennung oder Forecasting). Dazu erforschen Sie State-of-the-Art-Methoden und entwickeln entsprechende Trainingsalgorithmen, die Sie in die bestehende Codebasis integrieren. Sie lernen den Umgang mit einem modernen, Kubernetes-basierten Experiment-Management-System (Polyaxon), das Sie bei der Entwicklung und Optimierung von Modellen unterstützt. Anschließend binden Sie die Modelle unter Einsatz von MLOps-Methoden an eine moderne Web-App an. Technologisch setzen Sie dabei auf Python und populäre Bibliotheken wie Sklearn, Sktime oder Pytorch.
Sie haben außerdem die Möglichkeit, zusätzliche Erfahrungen in den angrenzenden Bereichen der Full-Stack-Web-Entwicklung und der Infrastrukturentwicklung zu sammeln, sofern dies Ihrem Interessensgebiet entspricht.
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