Abschlussarbeit / Werkstudent:in – An den Grenzen der Fahrstabilität mittels Reinforcement Learning

vor 1 Monat


Braunschweig, Deutschland IAV Vollzeit

Diese Herausforderung erwartet dich:

Bist du ein Student oder eine Studentin mit dem Studienschwerpunkt in Automobiltechnik, Physik, Informatik oder einem verwandten Gebiet und hast Interesse an Reinforcement Learning (RL) oder ähnlichen Methoden? Wir bieten eine fantastische Gelegenheit für talentierte und motivierte Studierende, unserem Team beizutreten und uns zu helfen, moderne Methoden des maschinellen Lernens in verschiedene Bereiche wie Fahrdynamik, autonomes Fahren, virtuelles Testen und in vielen mehr anzuwenden und weiterzuentwickeln.

Deine Aufgaben:

Einarbeitung in das Thema Reinforcement Learning oder ähnliche Methoden Entwicklung und Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens Bewertung alternativer Methoden, wie z.B. Active Learning Durchführung von Experimenten auf virtuellen Bremssystemprüfständen (SiL, HiL) und Auswertung der Ergebnisse Dokumentation und Präsentation der Arbeitsergebnisse

Notwendige Kenntnisse:

Du studierst derzeit im Bereich der Automobiltechnik, Elektrotechnik, Informatik oder ähnlichen Disziplinen Du bringst Interesse an maschinellem Lernen und Optimierung von Regelungssystemen mit  Du besitzt gute Python und/oder Matlab-Kenntnisse Du sprichst fließend Deutsch oder Englisch Du arbeitest selbstständig und teamorientiert 

Gewünschte Kenntnisse:

Du hast Grundkenntnisse in Fahrwerkregelsysteme  Du hast bereits erste Erfahrungen mit virtueller Absicherung an SiL oder HiL

Das spricht für uns:

Als Student:in arbeitest du bei IAV nicht irgendwo, sondern mittendrin. In echten Projekten. An spannenden Zukunftsaufgaben. Voll integriert und im Schulterschluss mit IAV-Expert:innen. Viel Verantwortung und gleichzeitig viel Freiraum, um Uni und Arbeit zusammen zu bringen: So entstehen beste Perspektiven für deine berufliche Entwicklung. Bei attraktiver Vergütung nach unserem Haustarifvertrag.

Uns sind Vielfalt und Chancengleichheit wichtig. Für uns zählt der Mensch mit seiner Persönlichkeit und seinen Stärken.



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