Praktikum Digitale Fahrzeuglogistik

• Analysieren und Vergleichen von Optimierungsmodellen zum Unterstützen des Fahrzeugumschlags
• Untersuchen und Anwenden mathematischer Modelle zur Prozessoptimierung
• Bewerten bestehender Machine-Learning-Modelle und deren Übertragbarkeit auf den Fahrzeugumschlag
• Unterstützen beim Anpassen und Integrieren des Yard-Management-Systems für den Einsatz von automatisiertem Fahren
• Recherchieren aktueller technischer Trends und Best Practices im Bereich des automatisierten Fahrens und der Prozessoptimierung

• Studierende der Informatik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbare Qualifikation
• Gute bis sehr gute Studienleistungen
• Gute Kenntnisse im Bereich Reinforcement Learning
• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Kenntnisse und Interesse an mathematischer Optimierung / Simulation
• Deutsch und Englisch Sprachniveau B2
• Strukturiertes Denken, Prozessverständnis sowie selbstständige, flexible und teamorientierte Arbeitsweise

Mobiles Arbeiten bis zu 40%