💼 Deutschland – Server – Lieferung eines GPU-Servers
ID #51703 · Hochschule Offenburg ·
Kat ki · Score 93 ·
Deutschland · Quelle Ausschreibung (TED) ·
gültig bis 2026-08-04 · Search AUSSCHREIBUNGEN-DE
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📇 Bewerbungskontakt zu dieser Stelle
#83684
🕓 2026-07-13 ✉ Bewerbung
Firma
Hochschule Offenburg (Arbeitgeber)
Ansprechpartner
Rolle
Gültig bis
leer = ohne Frist (Initiativ)
Email
Telefon
Anschrift
Quelle/URL
Qualität (1-10)
1 = beste
Communication-Events
noch nie angeschrieben
Aktion
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Initiativ über die Karriere-/Bewerbungs-Seite (keine direkte E-Mail).
Lieferung eines GPU-Servers zur Inferenz und zum Training von KI-Modellen wie Vision-Language-Action und individuell angepassten KI-Modellen auf spezifische Anwendungsfälle in der Robotik. Aufgrund der vorherrschenden Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und Robotik sowie den daran ausgerichteten Forschungsthemen am Work-Life Robotics Institute (WLRI) der Hochschule Offenburg muss die zu liefernde Hardware ab Werk und ohne jegliche Modifikationen - weder an der Hard- oder Firmware selbst noch an gängigen Softwarelösungen des Segments - zu 100 % nativ kompatibel mit NVIDIA Isaac Sim und dem zugrundeliegenden NVIDIA Omniverse Framework sein. Darüber hinaus wird zwingend vorausgesetzt, dass die Hardware alle gängigen Open-Source-KI-Modelle und -Frameworks uneingeschränkt ausführen kann, die auf einer NVIDIA CUDA Architektur mit einer Compute Capability von mindestens 10.3 oder höher aufbauen, wobei Angebote, die softwareseitige Workarounds oder proprietäre Anpassungen erfordern, vom Verfahren ausgeschlossen sind.
📋 Kontakt aus Inserat einfügen (Antispam-Block reinkopieren)
Arbeitsagentur & Co. verstecken Ansprechpartner/E-Mail/Anschrift hinter einer Antispam-Schranke, die nur ein Mensch lösen kann. Block hier einfügen — DeepSeek zerlegt ihn in Person/E-Mail/Telefon/Anschrift. Mit E-Mail wird die Stelle bewerbbar (Kästchen), sonst landet die Anschrift für den Brief-Weg.
Ausschreibung (Excerpt — Basis für die LLM-Bewerbung)
Lieferung eines GPU-Servers zur Inferenz und zum Training von KI-Modellen wie Vision-Language-Action und individuell angepassten KI-Modellen auf spezifische Anwendungsfälle in der Robotik. Aufgrund der vorherrschenden Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und Robotik sowie den daran ausgerichteten Forschungsthemen am Work-Life Robotics Institute (WLRI) der Hochschule Offenburg muss die zu liefernde Hardware ab Werk und ohne jegliche Modifikationen - weder an der Hard- oder Firmware selbst noch an gängigen Softwarelösungen des Segments - zu 100 % nativ kompatibel mit NVIDIA Isaac Sim und dem zugrundeliegenden NVIDIA Omniverse Framework sein. Darüber hinaus wird zwingend vorausgesetzt, dass die Hardware alle gängigen Open-Source-KI-Modelle und -Frameworks uneingeschränkt ausführen kann, die auf einer NVIDIA CUDA Architektur mit einer Compute Capability von mindestens 10.3 oder höher aufbauen, wobei Angebote, die softwareseitige Workarounds oder proprietäre Anpassungen erfordern, vom Verfahren ausgeschlossen sind.