Zukunft. Gemeinsam. Entwickeln.
Die Gruppe Interactive & Cognitive Systems innerhalb der Abteilung Vision & Imaging Technologies (VIT) sucht eine engagierte studentische Hilfskraft mit Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen für die praktische Umsetzung. Unsere Gruppe untersucht natürliche und entwirft künstliche kognitive Systeme, erforscht deren Zusammenhänge und entwickelt Methoden, die Interaktionen zwischen ihnen ermöglichen. Die Forschung bewegt sich an der Schnittstelle zwischen Kognitionswissenschaft, Maschinellem Lernen und Mensch-Maschine-Interaktion. Die Anwendungen unserer entwickelten Lösungen erstrecken sich über ein breites Feld, von Multimediatechnologie und Augmented Reality über Medizin bis hin zu Landwirtschaft und industrieller Produktion. Wir suchen Ihre Expertise! Werden Sie Teil unseres Teams und gehen Sie mit uns auf Forschungs- und Innovationsreise!
Hier sorgen Sie für Veränderung
* Mitarbeit in der Forschung und Erprobung neuester Machine-Learning-Algorithmen
* Analyse, Vorverarbeitung und Visualisierung verschiedener Datentypen (Texte, Bilder usw.)
* Sichtung aktueller Fachliteratur und Daten
* Mitwirkung bei der Erstellung und Verwaltung von Datensätzen
* Planung, Durchführung und Dokumentation von Experimenten
* Beitrag zur Entwicklung von KI-Lösungen
Hiermit bringen Sie sich ein
* Begeisterung für interdisziplinäre Teamarbeit und die Weiterentwicklung innovativer Ansätze in den Bereichen Fernerkundung, Computer Vision, Machine Learning und Neurowissenschaften
* Eingeschrieben im Masterstudium der Informatik, Mathematik, Statistik, Computerlinguistik, Physik, Elektrotechnik, Medieninformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs mit guten Leistungen
* Forschungsinteresse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche: Reinforcement Learning für LLMs und KI-Agenten, Multimodales Lernen, Self-supervised Learning, und Computer Vision
* Sicherer Umgang mit Programmiersprachen und Tools im Bereich Data Science und KI, insbesondere Python, sowie Kenntnisse in NumPy, OpenCV, Pandas, SQL, Docker, Git usw.
* PyTorch-Kenntnisse: Erfahrung im Training von Machine-Learning-Modellen mit einer oder mehreren GPUs; Fähigkeit, mit bestehenden Codebasen zu arbeiten und Trainingsläufe zu starten
* Vielseitiger Programmierhintergrund, einschließlich praktischer KI-Methoden und angrenzender Bereiche
* Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Was wir für Sie bereithalten
* Spannende und vielseitige Aufgaben in einem wissenschaftlichen und unternehmerischen Umfeld
* Attraktive Vergütung
* Modern ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
* Angenehme und kollegiale Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
* Möglichkeit zur Anfertigung einer Masterarbeit
* Flexible Arbeitszeiten
* Möglichkeit zum Homeoffice (bis zu 35 % der Arbeitszeit)
Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.
Die monatliche Arbeitszeit beträgt 80 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Ansprechpartner:
Hr. Karam Tomotaki-Dawoud
Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI
www.hhi.fraunhofer.de
Kennziffer: 81930 Bewerbungsfrist: 14.12.2025