Internship/Master thesis (f/m/x) Quantum Machine Learning for Crashworthiness Optimization
Erforderliche Skills
Stellenbeschreibung
German Aerospace Center (DLR) hat diese Stelle ausgeschrieben. Unten erklären wir, was sie für dich als Werkstudent:in in Stuttgart bedeutet: deine Wochenstunden, dein Netto und deine Visumsgrenzen.
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Beschreibung bereitgestellt von German Aerospace Center (DLR)
The Institute of Vehicle Concepts (FK) of the German Aerospace Centre (DLR) is internationally recognized for the design of future road and rail vehicles that enable climate and environmentally friendly mobility while being affordable and user-friendly at the same time.
We research and demonstrate the required key technologies and maintain close cooperation with other scientific institutions as well as industrial and political bodies.
What To Expect
In crashworthiness optimization, we aim to design vehicles that are robust, safe, and lightweight. Evaluating these designs is computationally expensive, so we use surrogate models to approximate costly simulations. However, mathematical bottlenecks within the surrogate modeling process can limit efficiency and accuracy. In this Master’s thesis, you will explore how quantum algorithms can accelerate and enhance surrogate modeling, gaining hands-on experience with quantum machine learning methods, engaging with the latest literature, and contributing to cutting-edge research at the intersection of quantum computing and predictive modeling.
Your tasks
- Conduct focused literature research in the areas of quantum algorithms and surrogate modeling
- Implement quantum algorithms and develop quantum-enhanced surrogate models
- Apply quantum machine learning models to benchmark functions and test their performance
- Compare the performance of quantum models with classical approaches, analyzing strengths and limitations
Your profile
- Ongoing scientific university studies in mathematics, physics, computer science, engineering, or a related field
- Experience in optimization methods and techniques
- Strong Python programming skills
- Problem-solving skills and ability to work independently
- Interest in quantum computing and machine learning
- Curiosity and motivation to explore innovative computational methods
- Experience with Gaussian Processes, GPyTorch, or PennyLane is a advantageous
We look forward to getting to know you!
If you have any questions about this position (Vacancy-ID 6446) please contact:
Mr. Kerem BÜKRÜ
Phone: +49 711 6862 515
Wichtiges für Werkstudierende
Was diese Werkstudentenstelle im Bereich Tech in Stuttgart für dich bedeutet: die Wochenstundenregeln, die Vorteile bei den Sozialabgaben und worauf internationale Studierende vor der Bewerbung achten sollten.
Wochenstunden
Werkstudierende dürfen während des Semesters bis zu 20 Stunden pro Woche arbeiten, in den Semesterferien Vollzeit. Wer das einhält, behält den Studierendenstatus und die Werkstudentenvorteile.
Werkstudenten-RegelnSozialabgaben
Dank des Werkstudentenprivilegs zahlst du keine Beiträge zur Kranken-, Pflege- und Arbeitslosenversicherung — nur die Rentenversicherung greift. Dir bleibt mehr netto als in einem regulären Job.
Versicherung prüfenInternationale Studierende
Studierende von außerhalb der EU dürfen 140 volle oder 280 halbe Tage im Jahr arbeiten (seit März 2024, zuvor 120/240). Ein Werkstudentenvertrag passt meist in diesen Rahmen — prüfe die genauen Grenzen auf deinem Aufenthaltstitel.
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