Studentische Hilfskraft im Bereich Resource Constrained Machine Learning

Dabei sollen neue Trainings- und Quantisierungsmethoden entwickelt und untersucht werden.

Vergütung: nach dem üblichen Stundensatz für studentische Hilfskräfte der TU Dortmund

Deine Aufgaben:

• Unterstützung bei der Implementierung neuer Trainings- und Quantisierungsmethoden in Python
• Hilfe bei der Durchführung und Auswertung von Experimenten auf leistungsstarken GPUs unter Linux

Wir bieten:

• Eine spannende Forschungsumgebung mit der Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln und zu wissenschaftlichen Veröffentlichungen beizutragen
• Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote zu arbeiten

Bewerbung:

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung, inklusive Lebenslauf und den üblichen relevanten Unterlagen (z.B. Zeugniskopien, erbrachte Studienleistungen), als PDF per Mail an: simon.kurz@tu-dortmund.de

Über kurzfristige Bewerbungen bis zum 30. September würden wir uns besonders freuen.

Bei Rückfragen melden Sie sich gerne bei Simon Kurz unter der Tel. +49 1522 1610393 oder unter simon.kurz@tu-dortmund.de.

Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen.

Unsere Anforderungen:

• Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning
• Vorerfahrungen mit Transformer-basierten Sprachmodellen oder Quantisierung sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich
• Gute Programmierkenntnisse in Python, idealerweise Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks und Libraries (z.B. PyTorch, NumPy)
• Grundlegende Erfahrung im Umgang mit Linux und Shells (z.B bash)
• Motivation, sich eigenständig in neue Themen einzuarbeiten
• Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift