Rheinmetall Air Defence AG Company Profile

Initiativbewerbung Praktikum at Rheinmetall Air Defence AG (Zürich, Switzerland)

Rheinmetall Air Defence AG
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Job Description

Initiativbewerbung PraktikumRef.-Nr.:700007AnstellungsartVollzeitVertragsartPraktikumFür den StandortZürichsuchen wir eine/nInitiativbewerbung PraktikumWofür wir Sie suchenWir suchen für folgende Bereiche Praktikanten:- Adaptive Drive Control with Machine Learning (Ziel: Die Möglichkeiten und Vorteile des Machine Learning (ML) für die Systemmodellierung und -steuerung zu erkunden)- Real-Time Electronic Ammunition Simulator (Ziel: Das tatsächliche Testgerät zu analysieren, Anforderungen an neue Funktionen zu definieren und Änderungen in Hardware und Software zu implementieren)- Automated Aerial Surveillance with Drones (Ziel: Algorithmen zur Missionskontrolle, Bildverarbeitung und Entscheidungsfindung für unsere Überwachungsdrohnenflotte zu implementieren und zu testen)- Automated Target Recognition & Identification (Ziel: Die beste Lösung für die Verarbeitung der gesammelten Bildsequenzen mit einem tiefen Lernansatz zu finden)- Programming CLI and Diagnostic Interface in C (Ziel: Eine Kommandozeilenschnittstelle (CLI) und eine Diagnoseschnittstelle zwischen SoC und PC zu implementieren, die über UDP verbunden sind)- Deep Learning and Image Classification - Drone Swarm Detection and Defense (Ziel: Beispielszenarien zu definieren und ein Datenmodell zu entwickeln, mit dem die Sensordaten abstrahiert und zu einem Luftbild zusammengefügt werden können)- Functional Requirements Verification with Matlab (Ziel: Die Rückverfolgbarkeit zwischen Simulink-Modell und Anforderungsdokument zu implementieren und einen Rahmen für eine effiziente Funktionsprüfung des Modells zu definieren)- Software-Integration for Drone Detection System (Ziel: Erfahrungen mit dem integrierten System zu sammeln, um die Anforderungen an eine ideale Kamerahalterung für zukünftige Projekte zu definieren)- Predictive Maintenance for Electronic Devices (Ziel: Das Verhalten elektronischer Geräte zu analysieren und anhand der bekannten Systemparameter etc.)- Radar-/RF-Jammer Development Ziel: Die Möglichkeiten und Vorteile des Machine Learning (ML) für die Systemmodellierung und -steuerung zu erkunden Ziel: Die Möglichkeiten und Vorteile des Machine Learning (ML) für die Systemmodellierung und -steuerung zu erkunden Ziel: Das tatsächliche Testgerät zu analysieren, Anforderungen an neue Funktionen zu definieren und Änderungen in Hardware und Software zu implementieren) Ziel: Das tatsächliche Testgerät zu analysieren, Anforderungen an neue Funktionen zu definieren und Änderungen in Hardware und Software zu implementieren) Automated Aerial Surveillance with Drones (Ziel: Algorithmen zur Missionskontrolle, Bildverarbeitung und Entscheidungsfindung für unsere Überwachungsdrohnenflotte zu implementieren und zu testen) Automated Aerial Surveillance with Drones (Ziel: Algorithmen zur Missionskontrolle, Bildverarbeitung und Entscheidungsfindung für unsere Überwachungsdrohnenflotte zu implementieren und zu testen) Automated Target Recognition & Identification (Ziel: Die beste Lösung für die Verarbeitung der gesammelten Bildsequenzen mit einem tiefen Lernansatz zu finden) Automated Target Recognition & Identification (Ziel: Die beste Lösung für die Verarbeitung der gesammelten Bildsequenzen mit einem tiefen Lernansatz zu finden) Programming CLI and Diagnostic Interface in C Programming CLI and Diagnostic Interface in C ( Ziel: Eine Kommandozeilenschnittstelle (CLI) und eine Diagnoseschnittstelle zwischen SoC und PC zu implementieren, die über UDP verbunden sind) Ziel: Eine Kommandozeilenschnittstelle (CLI) und eine Diagnoseschnittstelle zwischen SoC und PC zu implementieren, die über UDP verbunden sind) Ziel: Eine Kommandozeilenschnittstelle (CLI) und eine Diagnoseschnittstelle zwischen SoC und PC zu implementieren, die über UDP verbunden sind) Ziel: Eine Kommandozeilenschnittstelle (CLI) und eine Diagnoseschnittstelle zwischen SoC und PC zu implementieren, die über UDP verbunden sind) Deep Learning and Image Classification Deep Learning and Image Classification Deep Learning and Image Classification Deep Learning and Image Classification Deep Learning and Image Classification Drone Swarm Detection and Defense (Ziel: Beispielszenarien zu definieren und ein Datenmodell zu entwickeln, mit dem die Sensordaten abstrahiert und zu einem Luftbild zusammengefügt werden können) Drone Swarm Detection and Defense (Ziel: Beispielszenarien zu definieren und ein Datenmodell zu entwickeln, mit dem die Sensordaten abstrahiert und zu einem Luftbild zusammengefügt werden können) Drone Swarm Detection and Defense (Ziel: Beispielszenarien zu definieren und ein Datenmodell zu entwickeln, mit dem die Sensordaten abstrahiert und zu einem Luftbild zusammengefügt werden können) Drone Swarm Detection and Defense (Ziel: Beispielszenarien zu definieren und ein Datenmodell zu entwickeln, mit dem die Sensordaten abstrahiert und zu einem Luftbild zusammengefügt werden können) Drone Swarm Detection and Defense (Ziel: Beispielszenarien zu definieren und ein Datenmodell zu entwickeln, mit dem die Sensordaten abstrahiert und zu einem Luftbild zusammengefügt werden können) Functional Requirements Verification with Matlab (Ziel: Die Rückverfolgbarkeit zwischen Simulink-Modell und Anforderungsdokument zu implementieren und einen Rahmen für eine effiziente Funktionsprüfung des Modells zu definieren) Functional Requirements Verification with Matlab (Ziel: Die Rückverfolgbarkeit zwischen Simulink-Modell und Anforderungsdokument zu implementieren und einen Rahmen für eine effiziente Funktionsprüfung des Modells zu definieren) Functional Requirements Verification with Matlab (Ziel: Die Rückverfolgbarkeit zwischen Simulink-Modell und Anforderungsdokument zu implementieren und einen Rahmen für eine effiziente Funktionsprüfung des Modells zu definieren) Functional Requirements Verification with Matlab (Ziel: Die Rückverfolgbarkeit zwischen Simulink-Modell und Anforderungsdokument zu implementieren und einen Rahmen für eine effiziente Funktionsprüfung des Modells zu definieren) Functional Requirements Verification with Matlab (Ziel: Die Rückverfolgbarkeit zwischen Simulink-Modell und Anforderungsdokument zu implementieren und einen Rahmen für eine effiziente Funktionsprüfung des Modells zu definieren) Software-Integration for Drone Detection System (Ziel: Erfahrungen mit dem integrierten System zu sammeln, um die Anforderungen an eine ideale Kamerahalterung für zukünftige Projekte zu definieren) Software-Integration for Drone Detection System (Ziel: Erfahrungen mit dem integrierten System zu sammeln, um die Anforderungen an eine ideale Kamerahalterung für zukünftige Projekte zu definieren) Software-Integration for Drone Detection System (Ziel: Erfahrungen mit dem integrierten System zu sammeln, um die Anforderungen an eine ideale Kamerahalterung für zukünftige Projekte zu definieren) Software-Integration for Drone Detection System (Ziel: Erfahrungen mit dem integrierten System zu sammeln, um die Anforderungen an eine ideale Kamerahalterung für zukünftige Projekte zu definieren) Software-Integration for Drone Detection System (Ziel: Erfahrungen mit dem integrierten System zu sammeln, um die Anforderungen an eine ideale Kamerahalterung für zukünftige Projekte zu definieren) Predictive Maintenance for Electronic Devices (Ziel: Das Verhalten elektronischer Geräte zu analysieren und anhand der bekannten Systemparameter etc.) Predictive Maintenance for Electronic Devices (Ziel: Das Verhalten elektronischer Geräte zu analysieren und anhand der bekannten Systemparameter etc.) Predictive Maintenance for Electronic Devices (Ziel: Das Verhalten elektronischer Geräte zu analysieren und anhand der bekannten Systemparameter etc.) Predictive Maintenance for Electronic Devices (Ziel: Das Verhalten elektronischer Geräte zu analysieren und anhand der bekannten Systemparameter etc.) Predictive Maintenance for Electronic Devices (Ziel: Das Verhalten elektronischer Geräte zu analysieren und anhand der bekannten Systemparameter etc.) Radar-/RF-Jammer Development Radar-/RF-Jammer Development Radar-/RF-Jammer Development Radar-/RF-Jammer Development Radar-/RF-Jammer Development Was Sie mitbringen sollten- Bachelor- / Masterstudent ETH/FH in Informatik / Elektrotechnik / Maschinenbau / Mechatronik / Physik- Erfahrung in den entsprechenden Systemen- Erste Erfahrungen im gewünschten Fachgebiet- Erfahrung in Phyton, C oder C ++- Sehr gute Deutsch und Englischkenntnisse- Sehr gute MS-Office Anwenderkenntnisse sind von Vorteil- Schnelle Auffassungsgabe- Strukturiertes und eigenständiges Arbeiten- Engagiert und zielstrebig- belastbar und kommunikativBitte geben Sie in Ihrer Bewerbung das frühestmögliche Eintrittsdatum und das gewünschte Einsatzgebiet an.KontaktdetailsAnsprechpartner: Frau RossiTelefon: +41 44 316 32 61(Please note: this link will open the page in a new browser window.) 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