Praktikum im Bereich Reinforcement Learning-basierte Planung und Steuerung modularer Produktionssysteme ab September 2022

Praktikum im Bereich Reinforcement Learning-basierte Planung und Steuerung modularer Produktionssysteme ab September 2022 Juni 2022 Mercedes-Benz AG Praktikum im Bereich Reinforcement Learning-basierte Planung und Steuerung modularer Produktionssysteme ab September 2022 Aufgaben Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG und den Geschäftsfeldern Mercedes-Benz Cars, Mercedes-Benz Vans und Mercedes-Benz Mobility AG, gehört der Fahrzeughersteller zu den größten und erfolgreichsten Anbietern von Premium-Pkw. Die IT Digitale Fabrik gestaltet neue Softwarelösungen für die Fabrik der Zukunft. Das Ziel der Digitalen Fabrik ist es, die durchgängige Planung, Realisierung und Steuerung aller wesentlichen Planungsprozesse mit Software-Bausteinen zu unterstützen und zu optimieren. Durch den Anstieg der Elektromobilität erhöht sich die Vielfalt im Karosseriebau rasant, was flexiblere Produktionssysteme als die herkömmliche Linienfertigung erfordert. Deshalb wird in unserem Team an neuartigen, modularen Produktionssystemen, die diesen neuen Flexibilitätsanforderungen gerecht werden, und dem Zusammenspiel zwischen Produktion und Logistik geforscht. Im Rahmen Ihres Praktikums werden Sie uns in dieser Forschung mitwirken. Zum aktuellen Zeitpunkt besteht ein simulationsbasierter Reinforcement Learning-basierter Ansatz, um den Materialfluss durch das modulare Produktionssystem zu optimieren. Dieser Ansatz zeigt gute Ergebnisse für kleine Beispiele. Das Ziel Ihres Praktikums ist es, diesen Ansatz zu skalieren, damit er für realistische Produktionsszenarien eingesetzt werden kann.Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Sie zu Literaturrecherche Weiterentwicklung und Optimierung des Reinforcement Learning-Ansatzes Validierung des Ansatzes für verschiedene Testfälle Analyse der Vor- und Nachteile des Ansatzes unter realen Bedingungen Sehr gerne können ein Praktikum und eine Abschlussarbeit konsekutiv absolviert werden. Qualifikationen Studiengang im Bereich Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder ein anderer mathematisch-technischer MINT-Studiengang mit sehr gutem Studienerfolg Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Sicherer Umgang mit MS-Office Umfangreiche praktische Erfahrungen mit Tensorflow oder Pytorch Umfassende Kenntnisse im Bereich Machine Learing und neuronale Netze Gute Python-Kenntnisse Engagement Teamfähigkeit Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise Idealerweise haben Sie schon erste Erfahrungen mit Reinforcement Learning gesammelt Zusätzliche Informationen: Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Daher bitten wir Sie, sich ausschließlich online zu bewerben und Ihrer Bewerbung einen Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktueller Notenspiegel, relevante Zeugnisse, ggf. Pflichtpraktikumsnachweis und Nachweis über die Regelstudienzeit (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) beizufügen sowie im Online-Formular Ihre Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren. Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie hier. Angehörige von Staaten außerhalb des europäischen Wirtschaftsraums schicken ggf. bitte ihre Aufenthalts-/Arbeitsgenehmigung mit. Wir freuen uns insbesondere über Onlinebewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen. Bei Fragen können Sie sich unter SBV-Sindelfingen@ mercedes-benz.com zudem an die Schwerbehindertenvertretung des Standorts wenden, die Sie gerne nach Ihrer Bewerbung im weiteren Bewerbu ngsprozess unterstützt. Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen mehr entgegennehmen und es keinen Anspruch auf Rückversand gibt. Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Ihnen gerne HR Services per Mail an hrservices@mercedes-benz.com der auf unserer Karriereseite der Chat-Bot über das PLUS-Symbol. Fragen zur Stelle beantwortet Ihnen gerne Herr Gelfgren aus dem Fachbereich. Jetzt bewerben Stelle drucken Stellennummer: MER0001VM1 Veröffentlichungsdatum: 27.06.2022 Tätigkeitsbereich: Forschung & Entwicklung incl. Design Fachabteilung CoC Production Engineering Kontakt Jan Markus Gelfgren Email: jan_markus.gelfgren@daimler.com