Jobbeschreibung
Unser Team KI und digitales Engineering des Fraunhofer IGCV ist auf die Erfassung und Aufbereitung von Messdaten spezialisiert, um Prozesse und Materialien in der Produktion zu bewerten. Im Rahmen unserer Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten haben wir erfolgreich eigene Hardware- und Softwarelösungen für Vision-Systeme und Inline-Monitoring entwickelt.Im Bereich der Qualitätskontrolle werden Kamerasensoren zunehmend zur automatischen Qualitätsüberwachung eingesetzt. Unser Team entwickelt daher Monitoring-Konzepte für Anwendungen in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Automobil und industrielle Fertigung. Unsere Lösungen helfen Unternehmen, ihre Fertigungsprozesse zu optimieren und die Qualität ihrer Produkte zu steigern.
Wir suchen eine engagierte und motivierte studentische Hilfskraft für unser Team im Bereich Machine Learning. In dieser Position werden Sie sich mit der Analyse und Verarbeitung von Daten, Algorithmen sowie der Optimierung von Machine Learning-Modellen beschäftigen.
Ihre Aufgaben umfassen:
- Entwurf und Optimierung von Machine Learning-Modellen für die Defekt- und Anomalieerkennung auf Sensor- und Bilddaten.
- Programmierung von Skripten in Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache zur Datenverarbeitung.
- Analyse von Daten und Implementierung von Algorithmen zur Datenverarbeitung und -analyse.
- Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Regelungsalgorithmen für unsere Sensoren.
Sie bringen idealerweise mit:
- Laufendes Studium der (Ingenieurs-)Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik oder einer verwandten Disziplin
- Kenntnisse in einer objektorientierten Programmiersprache wie Python, C# oder C
- Grundkenntnisse in Machine Learning.
- Begeisterung für die Arbeit an technischen Problemen und der Entwicklung von Lösungen.
- Gute Kommunikations- und Teamfähigkeit
Wir bieten Ihnen:
- Die Möglichkeit, wertvolle praktische Erfahrungen im Bereich Maschinelles Lernen, Bildverarbeitung und Sensorik zu sammeln.
- Eine freundliche und teamorientierte Arbeitsatmosphäre.
- Flexible Arbeitszeiten, die auf Ihr Studium abgestimmt sind.
- Eine Chance, in einem motivierten Team zu arbeiten und wertvolle Erfahrungen zu sammeln
Wenn Sie sich für diese Stelle interessieren, senden Sie bitte Ihren Lebenslauf und ein Anschreiben an folgende Adresse:
Kontakt: Christian Linder
E-mail: [email protected]
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