Studentische Hilfskraft für angewandtes maschinelles Lernen im Team Quantum Computing

Das Quantum-Computing-Team des Fraunhofer IAO untersucht Tensor-Netzwerk-Methoden zur Anomalieerkennung und verbindet dabei Quantencomputing mit maschinellem Lernen. Die Stelle ist zunächst auf ein Jahr befristet; eine längerfristige Beschäftigung ist erwünscht.Deine AufgabenTensor-Netzwerk-Algorithmen für Anwendungen des maschinellen Lernens und der Datenanalyse entwickeln und bewerten, darunter Tensor-Dichteschätzung und Tensor-basierte Lernverfahren.Forschungsfragen analysieren, Experimente entwerfen und die Leistung neuer Methoden bewerten.Mit Forschenden an Tensor-Netzwerken und quanteninspiriertem maschinellem Lernen arbeiten.Zu wissenschaftlichen Veröffentlichungen beitragen und Forschungsergebnisse in der internationalen Forschungsgemeinschaft präsentieren.Das solltest du mitbringenImmatrikulation in Informatik, Künstlicher Intelligenz, Data Science, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fach.Fundierte Kenntnisse der linearen Algebra und grundlegende Kenntnisse des maschinellen Lernens, einschließlich Methoden wie linearer Regression.Sicher im Programmieren mit Python und praktische Erfahrung mit PyTorch beim Implementieren oder Anpassen neuronaler Netze.Gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht erforderlich. Motivation zum Lernen und Interesse an technischen Themen werden ebenfalls gesucht.Mit dem Studium verbindenDie Stelle für immatrikulierte Studierende umfasst 40 Arbeitsstunden pro Monat und ist zunächst auf ein Jahr befristet. Eine längerfristige Beschäftigung ist erwünscht.SpracheGute Englischkenntnisse sind erforderlich; Deutschkenntnisse sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.