Konzeption, Entwicklung und Wartung von industriellen Bildverarbeitungslösungen - Erforschung von SOA Konzepten und Algorithmen im Computer Vision / Deep Learning Bereich - Sammlung, Verwaltung und Wartung von Datensätzen (Cloud, Nas, DVC etc
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Ein äußerst vielversprechender und innovativer Zugang der Modellreduktion sind neuronale Netze, die mit den Ergebnissen des FEM –Vollmodells trainiert werden und dann in der Lage sind in einem Bruchteil der Zeit das Maschinenverhalten vorherzusagen
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Betrieb und Weiterentwicklung von KI-Systemen (z. B. LLMs, RAG, AI-/ML-Ops, AI-Tools) - Analyse und Verwertung von Maschinendaten - Anforderungsanalyse und Projektmitarbeit in enger Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen - Entwicklung und Umsetzung einer unternehmensweiten KI-Strategie
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Selbständige Forschungsarbeit und aktive Mitarbeit in kooperativen Forschungsprojekten des Instituts, v.a. in der Entwicklung, Evaluierung und Anwendung von Machine-Learning-Methoden (v.a … Publikation von wissenschaftlichen Ergebnissen in anerkannten internationalen Journalen und bei Konferenzen
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Künstliche Intelligenz im Unternehmen, Betrieb von Unterstützung bei Software-Entwicklungsprojekten, Aufsetzen und Betrieb von AI-Werkzeugen und Tools, Schulung von AI-Werkzeugen, generelle Ausrichtung einer AI-Strategie, AI- und ML-Ops
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Arbeiten im Team mit modernsten Tools (z.B. ML .NET, TensorFlow, Scikit-Learn, Keras, SonarCloud, Azure DevOps, Visual Studio) - Neu- und Weiterentwicklung von Softwarelösungen mittels Machine Learning - Mitarbeit an der Realisierung von hochmodernen .NET- und Angular-basierten Lösungen
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PROFACTOR is a research and technology company focusing on industrial inspection, robotic/digital assistance, micro/nano-manufacturing, and digital printing technologies … The project combines physics-based optical modeling with reinforcement learning to enable intelligent light control strategies for industrial …
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Entwicklung und Umsetzung von Machine-Learning-Modellen für Business-Anwendungen - Analyse großer Datenmengen (strukturierte und unstrukturierte Daten) zur Mustererkennung und Prognose - Auswahl und Implementierung geeigneter Algorithmen (z. B
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The conductivity needs to be measured, for example, during homogenization, heating for extrusion or rolling, and during heat aging, to be able to make predictions about the end product quality using machine learning or physical models
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Betrieb und Weiterentwicklung von KI-Systemen (z. B. LLMs, RAG, AI-/ML-Ops, AI-Tools) - Analyse und Verwertung von Maschinendaten - Anforderungsanalyse und Projektmitarbeit in enger Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen - Entwicklung und Umsetzung einer unternehmensweiten KI-Strategie
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