Promotion - Eigenschaftsvorhersage für Embedded (AI) Systeme
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Job Description
Im Bereich Deep Learning werden eine Vielzahl von verschiedenen Aufgaben adressiert mit dem Ziel einer mglichst hohen Genauigkeit. Dies reicht von kleineren TinyML-Anwendungen auf eingebetteten Systemen bis hin zu groen Sprach/Foundation Modellen in Cloud-basierten Systemen. Eine Kerndisziplin des Entwicklungsprozesses ist die Modellierung und die Perfomance-Schtzung des Zielsystems. Mit dieser Arbeit wollen wir die Grenzen des aktuellen Standes der Technik erweitern um uns mit neuen Anstzen an die immer schneller werdenden Entwicklungszyklen anzupassen um das Leistungsverhalten zuknftiger Systeme schneller vorherzusagen und bewerten zu knnen.
- In diesem Promotionsprojekt untersuchen Sie wie verschiedene Hardware-Eigenschaften extrahiert werden knnen und welche Mglichkeiten es gibt sie auf verschiedenen Abstraktions- Effizienz- und Genauigkeitsebenen zu modellieren.
- Sie untersuchen wie diese Merkmale verwendet werden knnen um das Verhalten fr verschiedene Zielhardwareplattform vorherzusagen.
- Zudem erforschen Sie verschiedene neuartige Methoden des maschinellen Lernens einschlielich ihrer Anwendbarkeit und Effizienz im Vergleich zu herkmmlichen Modellierungsmethoden.
- Nicht zuletzt sehen Sie sich verschiedene Machine-Learning-Compiler und deren Verwendung als Teil des Modellierungsworkflows und die damit verbundenen Optimierungen fr die Vorhersage zu nutzen genauer an.
Qualifications :
- Ausbildung: exzellent abgeschlossenes Studium (Master oder Diplom) in Elektrotechnik Informationstechnik Mikroelektronik oder Informatik
- Erfahrungen und Know-how: nachgewiesene Programmierkenntnisse (C/C Python Matlab) gutes Know-how in moderner Mathematik z.B. Machine Learning (TensorFlow PyTorch etc.) Solver Neuronale Netze Kenntnisse in KI-Algorithmen Erfahrung in digitaler Hardware eingebetteten Systemen sowie in SoC-Architekturen
- Persnlichkeit und Arbeitsweise: Ihnen gefllt es sich kreativ ein- und auch in gewissen Themen durchzusetzen; Sie arbeiten gerne im Team und verstehen es strukturiert abstrakt sowie strategisch zu denken um bestmgliche Leistung zu erbringen
- Sprache: sehr gutes Englisch Deutschkenntnisse sind von Vorteil
Additional Information :
Bitte reichen Sie alle relevanten Unterlagen ein (einschlielich Lebenslauf Zeugnisse).
Vielfalt und Inklusion sind fr uns keine Trends sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns ber alle Bewerbungen: unabhngig von Geschlecht Alter Behinderung Religion ethnischer Herkunft oder sexueller Identitt.
Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess
Sarah Schneck (Personalabteilung)
49(9352)18-8527
Sie haben fachliche Fragen zum Job
Falk Rehm (Fachabteilung)
49(172)3504799
Remote Work :
No
Employment Type :
Full-time
Employment Type
Full-time
