Was dich erwartet KI Machine Learning auf Embedded Systems - Produktverbesserung durch Edge AI Recherche und Auswahl geeigneter ML-Methoden und Frameworks für Embedded-Anwendungen (z. B. TensorFlow Lite, Edge Impulse, CMSIS-NN) Aufnahme und Aufbereitung von Sensordaten aus Marquardt-Produkten als Trainingsgrundlage Training, Optimierung und Quantisierung eines ML-Modells für den Einsatz auf einem Mikrocontroller Integration und Validierung des Modells auf einer Embedded-Zielplattform (z. B. STM32, NXP, o. ä.) Bewertung der Leistungsfähigkeit (Latenz, Ressourcenverbrauch, Genauigkeit) und Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Serienentwicklung Du bringst mit Studium im Bereich Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder vergleichbarer Studiengang mit Schwerpunkt Embedded Systems oder Künstliche Intelligenz Erste praktische Erfahrungen mit Mikrocontroller-Programmierung sowie Grundkenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken (TensorFlow, PyTorch o. ä.) Analytische, strukturierte Arbeitsweise sowie Interesse daran, Theorie und Praxis an der Schnittstelle von Hardware und Intelligenz zu verbinden Start: Sommersemester 2027