Abschlussarbeiten im Themenfeld: Effiziente, adaptive und dezentrale KI

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Team

Unser interdisziplinäres Team arbeitet an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz, Embedded Systems und Edge Computing. Wir entwickeln zukunftsweisende KI‑Lösungen für ressourcenbeschränkte, dezentrale Systeme – von autonomen Sensoren über vernetzte Geräte bis zu industriellen Anwendungen.

Wichtige Fragestellungen

• Wie lassen sich KI‑Modelle effizient auf Mikrocontrollern betreiben?
• Welche Methoden der Domänenadaption sind für eingebettete Devices geeignet?
• Wie kann dezentrale KI auf mehreren Edge‑Geräten effizient in Bezug auf Speicher, Kommunikation und Robustheit zusammenarbeiten, z. B. über Federated Learning oder Swarm Intelligence?

Aufgaben

• Optimierung des Machine‑Learning‑Frameworks AI for Embedded Systems (AIfES)
• Entwicklung und Optimierung von dezentralem Edge‑AI in IoT‑Netzwerken durch Federated Learning
• Entwicklung und Optimierung von Verfahren zur Anomaliedetektion bei selbstlernenden Sensorsystemen
• Optimierung von KI‑Modellen für Embedded‑Plattformen (z. B. Quantisierung, Pruning, TinyML)
• Entwicklung adaptiver Lernmechanismen für sich verändernde Umgebungsbedingungen
• Entwicklung von Tool‑Chains zur Portierung von KI‑Modellen auf verschiedene eingebettete Systeme

Was Sie mitbringen

• Studium im Bereich Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbare Studiengänge mit sehr guten bis guten Noten
• Grundkenntnisse in Machine Learning und neuronalen Netzen
• Gute Programmierkenntnisse in C und/oder C++
• Erfahrungen mit eingebetteten Systemen und Mikrocontrollern, Vorteil: Python
• Erfahrungen im Umgang mit bekannten Machine‑Learning‑Frameworks (z. B. Keras, PyTorch) und administrieren von Unix‑basierten Betriebssystemen von Vorteil
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit

Was Sie erwarten können

• Vielfältige Einblicke in die Arbeit von wissenschaftlichen Mitarbeitenden an einem Forschungsinstitut
• Möglichkeiten, das Wissen aus dem Studium direkt anzuwenden
• Vergütung der Abschlussarbeit, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit) und fester Urlaubsanspruch
• Möglichkeit, erste Erfahrungen im Umgang mit SAP zu sammeln
• Zentrale Lage direkt neben dem Campus Duisburg (Linie 933: Haltestelle Universität)

Vielfalt

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen Bewerbungen unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Bewerbung

Bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Unterlagen (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Notenspiegel, Arbeitszeugnisse). Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position? Kontaktieren Sie Frau Irini Tsiftsi unter oder Telefon: 0203‑3783‑268 .