Praktikum im Bereich AI & Deep Reinforcement Learning in der Intralogistik d/m/w

Location: Augsburg, Germany

Location flexibility: 4 office days / week

Job Description

Job Description:

Über die Position:

Für unsere IT-Abteilung suchen wir einen motivierten Studierenden (m/w/d) für ein Praxissemester im Bereich Reinforcement Learning und Graph Neural Networks (GNN).
In dieser Position unterstützen Sie unser Entwicklerteam bei der Optimierung und Validierung einer komplexen Simulationsumgebung zur autonomen Steuerung von Produktionskranen.

Aufgaben:

Ihre Hauptaufgabe besteht darin, eine bestehende Python-Codebasis auf Basis von PyTorch schrittweise anzupassen, zu erweitern und zu testen.
Sie überführen die bisherige flache Zustandsdarstellung eines Deep Q-Networks (DDQN) in eine dynamische, graphenbasierte Architektur mittels Heterogener GNNs.
Hierbei modellieren Sie physische Einheiten wie Krane und Montagestationen als Knoten sowie deren räumliche Abhängigkeiten als Kanten.
Sie entwickeln und testen erweiterte Action-Masking-Mechanismen zur Vermeidung von Kollisionen und ungültigen Aktionen auf der einspurigen Schieneninfrastruktur.
Darüber hinaus führen Sie systematische Trainingsläufe durch, verfeinern das Reward-Shaping und analysieren die Modellkonvergenz bei variierender Auftragslast.
Zur objektiven Leistungsbewertung vergleichen Sie Ihren DRL-GNN-Ansatz mit bestehenden Heuristiken (z. B. FIFO) sowie exakten Solvern (z. B. Google OR-Tools CP-SAT).
Die strukturierte Auswertung und Visualisierung der Simulationsergebnisse sowie der Trainingsstatistiken runden Ihr Aufgabenspektrum ab.