Your Role
With us, you have the opportunity to perfectly combine your studies with practical experience while actively contributing to exciting projects. This allows you to gain valuable skills, expand your network, and grow both professionally and personally.
Contribute to research on state-of-the-art machine learning methods
Develop and evaluate models for anomaly detection in multi-variate time series (e.g.time-series foundation models, video-language models, latent diffusion or LLMs...)
Work with real-world datasets and problem settings from ZEISS applications
Implement and analyze state-of-the-art approaches and extend them in a Zeiss research-driven setting
Your Profile
Enrolled in a Master’s in Computer Science, Machine Learning, or a related field
Strong fundamentals in machine learning and deep learning
Experience with Python and common ML frameworks (e.g., PyTorch)
Interest in research and ability to work independently on open-ended problems
Experience with multi-variate time series, Vision language models, anomaly detection or foundation models is a plus
Sounds exciting? Then become part of #teamZEISS and help us shape the future! Please provide your complete application documents (CV, transcript of records, etc.).
Your ZEISS Recruiting Team:
Franziska GansloserInternship – AI for Multi-variate Time Series Understanding (f/m/x) • Oberkochen
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