Работающий студент по машинному обучению (м/ж/д)

Будучи студентом, вы работаете с коллегами на уровне глаз и создаете идеальные условия для дальнейшей карьеры.

В открытой и современной среде с многочисленными возможностями развития и дальнейшего обучения сотрудники ZEISS работают в культуре, характеризующейся экспертными знаниями и командным духом. Все это поддерживается особой структурой собственности и долгосрочной целью Фонда Карла-Зейсса: продвигать науку и общество вместе.

Сегодня смело. Вдохновляй завтра.

Разнообразие является частью Зейсса. Мы с нетерпением ждем вашего заявления независимо от пола, национальности, этнического и социального происхождения, религии, мировоззрения, инвалидности, возраста, сексуальной ориентации и идентичности.

Применять менее чем за 10 минут.

Возможность использования небольших, более мощных и энергоэффективных микрочипов

Работать там, где наступает утро. Около 80% всех микрочипов в мире производятся с использованием технологий ZEISS. Как сердце любой системы с электронным управлением, вам больше не нужно думать о нашей повседневной жизни - будь то смартфоны, умные дома или умные заводы. ZEISS является технологическим лидером в производстве полупроводникового оборудования. Благодаря высокоточной литографической оптике, системам фотомаски и решениям для управления процессами ZEISS позволяет производить все более мелкие, более мощные и более энергоэффективные микрочипы и, таким образом, решительно формирует эпоху микроэлектроники и наноэлектроники с ее инновациями.

С нами у вас есть возможность оптимально связать свои исследования и практику и активно сотрудничать в интересных проектах. Таким образом, вы получаете ценный опыт, создаете свою сеть и развиваетесь как профессионально, так и лично. Поддержка внедрения автоматизированного обнаружения дефектов на оптике для производства полупроводников

Разработка веб-провода для аннотации для обучения нашего машинного обучения

Обнаружение и проверка качества аннотации и, исходя из выявленных отклонений, дальнейшее развитие и совершенствование базового каталога маркировки

Продвигайте свои идеи в команде и за ее пределами в сотрудничестве с соответствующими экспертами

Имматрикуляция в степени магистра в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения, аналитики данных или сопоставимых

Желательно иметь хорошие знания в Python или Matlab с готовностью работать в нашем наборе инструментов.

Опыт работы с Web API

Знание основ статистики управления процессами

независимый и командно-ориентированный способ работы

Знание немецкого и английского языка в устной и письменной форме (по крайней мере, уровень CEFR B2)

Звучит захватывающе? Тогда станьте частью #teamZEISS и формируйте будущее вместе с нами! Пожалуйста, представьте свои полные документы заявки (срок действия, сертификаты).

JOBV1_EN