Pflichtpraktikum: ML-basierte Szenario- &Performanceanalyse für autonome Path-Planning-Algorithmen (m/w/d)

TKMS ATLAS ELEKTRONIK ist ein Unternehmen der TKMS Gruppe. Seit Jahrzehnten unterstützen wir Marinen auf der ganzen Welt dabei, die Meere sicherer zu machen. Unseren Kunden bieten wir umfassende Lösungen in Sensorik und Elektronik. Vom Sonar über unbemannte Fahrzeuge und Minenabwehrsystemen bis hin zu Kommunikationsanlagen. Alles aus einer Hand. Bereit mit den Besten zu arbeiten? Werde Teil unseres Teams aus mehr als 8.500 Kolleginnen und Kollegen bei TKMS. Als wachsendes Marineunternehmen bieten wir zukunftssichere Entwicklungsmöglichkeiten in einem internationalen, diversen Hightechumfeld. Wir entwickeln Stärke.

• Entwicklung und Implementierung automatisierter Tests für polygonale und realitätsnahe Einsatzgebiete.
• Identifikation von unterperformanten Szenarien durch Analyse abstrakter Feature-Repräsentationen (Autoencoder, Clustering, Dimensionality Reduction).
• Konzeption von Metriken und Bewertungsstrategien zur systematischen Evaluation von Algorithmenleistung und Robustheit.
• Mitarbeit an weiteren Software- und Optimierungsaufgaben im Gesamtprojekt.
• Optional je nach Interesse: Untersuchung von Anomaly-Detection-Ansätzen zur Erweiterung der Failure Case Analysis.

• Laufendes technisches Studium mit Informatikanteilen, z.B. Data Science, Physik,
• Elektrotechnik oder vergleichbar.
• Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning, Optimierungsalgorithmen oder Simulation sind von Vorteil. Idealerweise erste Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch oder Scikit-learn.
• Frühere Erfahrungen mit Simulation, Sonaren oder Validierungsmethoden von Vorteil.
• Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Sprache (bevorzugt Python).
• Selbständige und systematische Arbeitsweise.
• Kommunikationsfähigkeit im Umgang mit Kollegen und Projektbeteiligten.
• Sehr Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.