KI ist für uns ein entscheidender Hebel für Innovation und Effizienz … Fundierte Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche: Machine Learning / Deep Learning | Generative KI und LLMs | Data Engineering / Datenarchitekturen | Prozessautomatisierung (z
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PhD in Computer Science, Data Science, Bioinformatics, Computational Biology, or another relevant scientific discipline, combined with hands-on industry experience in Machine Learning and Deep Learning at a senior level … Strong hands-on experience working with biological and biomedical data, such as …
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Entwicklung und Implementierung automatisierter Erkennungsmodelle (Deep Learning und/oder klassische Methoden) zur Identifizierung von ROI aus MRT-Daten mit niedrigerer Auflösung oder beeinträchtigter Bildqualität - Entwicklung von Simulationsframeworks zur Generierung realistischer Eingabedaten mit niedriger …
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Mitarbeit an verschiedenen KI-Projekten im Bereich Flugabwehr - Auswertung verschiedener Ansätze und Integration ins System - Unterstützung des KI-Teams - Erweiterung und Optimierung der bestehenden Rheinmetall Air Defence Deep Learning Pipeline für Zieldetektion und Zielklassifizierung
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Masterstudiengang im Bereich Data Science, Informatik, Computerwissenschaften, Mathematik oder vergleichbar - Gültige Immatrikulation für den gesamten Zeitraum des Praktikums … Starke Fähigkeit, Forschungsarbeiten im Bereich Deep Learning zu verstehen, zu analysieren und zu präsentieren
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Today, UniDistance Suisse counts over 2,700 students and around 550 staff members … PhD in Deep Learning, Artificial Intelligence, Computer Science, Electrical Engineering, or a related field, with strong active research in deep learning and modern AI methods
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This immersive, hands-on course offers a deep dive into advanced neural networks, state-of-the-art deep learning techniques, MLOps, and AI strategy … The course also equips participants to design and implement high-impact AI business cases tailored to Oil & Gas
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Entwicklung von generativen Modellen für die Simulation von Daten von Unterwasserakustiksensoren, sowie Vergleich mit bestehenden Ansätzen * Entwicklung von Deep Learning Methoden für die Auswertung von Daten von Unterwasserakustiksensoren, sowie Vergleich mit bestehenden Ansätzen
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Einarbeitung in den Stand der Technik zur kamerabasierten Drohnendetektion sowie zu Multi- und Single-Object-Tracking (insbesondere Tracking-by-Detection-Verfahren sowie transformerbasierte Ansätze) * Auswahl, Aufbereitung und ggf
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Einarbeitung in eine Multi-Agent Reinforcement Learning Trainingsumgebung * Ggf. Erweiterungen der Trainingsumgebung um für UAV relevante Features * Literaturrecherche zu Methoden des Multi-Agent Reinforcement Learning * Training von Multi-Agent Reinforcement Learning Agenten
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