Praktikum im Bereich AI & Deep Reinforcement Learning in der Intralogistik d/m/w

Job Description:

Über die Position:

• Für unsere IT-Abteilung suchen wir einen motivierten Studierenden (m/w/d) für ein Praxissemester im Bereich Reinforcement Learning und Graph Neural Networks (GNN).
• In dieser Position unterstützen Sie unser Entwicklerteam bei der Optimierung und Validierung einer komplexen Simulationsumgebung zur autonomen Steuerung von Produktionskranen.

Aufgaben:

• Ihre Hauptaufgabe besteht darin, eine bestehende Python-Codebasis auf Basis von PyTorch schrittweise anzupassen, zu erweitern und zu testen.
• Sie überführen die bisherige flache Zustandsdarstellung eines Deep Q-Networks (DDQN) in eine dynamische, graphenbasierte Architektur mittels Heterogener GNNs.
• Hierbei modellieren Sie physische Einheiten wie Krane und Montagestationen als Knoten sowie deren räumliche Abhängigkeiten als Kanten.
• Sie entwickeln und testen erweiterte Action-Masking-Mechanismen zur Vermeidung von Kollisionen und ungültigen Aktionen auf der einspurigen Schieneninfrastruktur.
• Darüber hinaus führen Sie systematische Trainingsläufe durch, verfeinern das Reward-Shaping und analysieren die Modellkonvergenz bei variierender Auftragslast.
• Zur objektiven Leistungsbewertung vergleichen Sie Ihren DRL-GNN-Ansatz mit bestehenden Heuristiken (z. B. FIFO) sowie exakten Solvern (z. B. Google OR-Tools CP-SAT).
• Die strukturierte Auswertung und Visualisierung der Simulationsergebnisse sowie der Trainingsstatistiken runden Ihr Aufgabenspektrum ab.

Profil:

• Sie sind ein i mmatrikulierter Student (d/m/w) und studieren derzeit Informatik, Data Science, Mathematik, Automatisierungstechnik oder einen vergleichbaren Studiengang.
• Fundierte Kenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit PyTorch setzen wir für diese Aufgabe voraus.
• Erstes Vorwissen in Deep Reinforcement Learning, Graph Neural Networks (z. B. PyTorch Geometric) oder mathematischer Optimierung ist von großem Vorteil.
• Sie zeichnen sich durch eine selbstständige, lösungsorientierte Arbeitsweise und analytische Fähigkeiten bei der Fehlerbehebung im Code aus.
• Vorgeschriebenes Praxissemester lt. Studienordnung

Was wir bieten:

• Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, an einem praxisnahen Innovationsthema an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 zu forschen.
• Bringen Sie Ihre eigenen Ideen ein und gestalten Sie die intelligente Steuerung unserer zukünftigen Produktionslogistik aktiv mit!

Bitte lade folgende Unterlagen hoch: Anschreiben, Lebenslauf, relevante Zeugnisse, Immatrikulationsbescheinigung, Studienordnung.

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:

Airbus Aerostructures GmbH

Employment Type:

Internship

Experience Level:

Student

Job Family:

Support to Management

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