Während deines Praktikums arbeitest du im Umfeld der Verfahrens- und Technologieentwicklung zur Herstellung neuartiger Steuergeräte in den Megatrends E-Mobilität sowie autonomes Fahren mit dem Schwerpunkt mechanische Aufbau- und Verbindungstechnik.
Du unterstützt die Entwicklung bei der Erstellung von Klassifizierungskonzepten für die manuelle, halbautomatische und vollautomatische Datenaufzeichnung sowie -klassifizierung der Sensordaten.
Die Implementierung und Evaluierung klassischer Machine-Learning-Ansätze wie Random Forest auf dem Mikrocontroller gehört mit in dein Aufgabengebiet.
Darüber hinaus erarbeitest und portierst du Deep-Learning-Ansätze für den ESP32 unter Verwendung der Frameworks TensorFlow Lite (Micro) sowie Edge Impulse.
Des Weiteren evaluierst du die Hardware-Möglichkeiten und erstellst Testprojekte mit dem ESP-Sensair-Shuttle - Kooperation von Espressif sowie Bosch.
Deine Tätigkeit umfasst das Ausloten und Erproben der spezifischen KI- sowie Machine-Learning-Bibliotheken von Espressif wie ESP-DL.
Nicht zuletzt entwickelst du Referenz- und Demonstrationsanwendungen (Musterapplikationen) auf Basis des ESP-Sensair-Shuttles.
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