Am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB machen wir aus neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen technische Innovationen – und leisten so unseren Beitrag zur Gestaltung der Zukunft.
Die Stelle ist in unserer Forschungsgruppe »Automotive & Simulation« angesiedelt, die an der Entwicklung und Erprobung von Technologien für autonome Mobilität arbeitet. Insbesondere wird hier die offene Simulationsplattform OCTAS® (octas.org ) entwickelt, gemeinsam mit breit gefächerten Partnern aus Industrie und Forschung. Aktuelle Anwendungen reichen von automatisierten Straßenfahrzeugen über Schienenfahrzeuge und Drohnen bis hin zu Verkehrszählungen – und von der komplexen Simulation interagierender Gesamtsysteme bis insbesondere hin zur Erzeugung simulierter Sensordaten (Kamera, Laserscanner, Radar) für maschinelles Lernen.
Unsere synthetischen Datensätze veröffentlichen wir mit entsprechenden Benchmarks und Evaluationen unter und forschen anhand dieser, die Qualität synthetischer Daten zu quantifizieren. Hier kommst du ins Spiel: Mit deiner Unterstützung erhoffen wir uns, die Benchmarks noch umfangreicher zu gestalten, sowie die Erzeugung der synthetischen Datensätze durch Textursynthetisierung mit generativen neuronalen Netzen zu verbessern. Das Thema eignet sich somit sowohl für Einsteiger, um theoretisches Wissen über maschinelles Lernen praktisch zu erproben, als auch für Fortgeschrittene, um neue Architekturen generativer neuronaler Netze anzuwenden sowie anzupassen und selbstständig neue Lösungen zu finden.
Du suchst nach einer Möglichkeit, neben dem Studium praktische Erfahrung zu sammeln und hast Lust, unser Team als studentische Hilfskraft zu unterstützen? Du bist neugierig geworden? Dann bewirb dich bei uns! Nur zehn Minuten Fußweg vom Campus Süd des KIT entfernt wartet deine Chance, im dynamischen Forschungsumfeld eines renommierten Instituts mitzuarbeiten.
Hier sorgst Du für Veränderung
* Du evaluierst und benchmarkst synthetische Datensätze
* Damit einhergehend recherchierst du ggf. neue Ansätze und Architekturen für Deep Learning / neuronale Netze in wissenschaftlichen Veröffentlichungen
* Du implementierst und trainierst generative neuronale Netzwerke zur Textursynthetisierung
* Je nach Interesse kannst du an der Erzeugung neuer synthetischer Datensätze mitwirken und dich an wissenschaftlichen Veröffentlichungen auf internationalen Konferenzen beteiligen
Hiermit bringst Du Dich ein
* Du bist immatrikuliert (Uni / FH) und studierst Informatik oder eine vergleichbare Fachrichtung
* Du hast grundlegende Python-Kenntnisse und bereits erste Erfahrungen in der Softwareentwicklung (z. B. durch die Mitarbeit an Open-Source- oder anderen Software-Projekten) gesammelt
* Du besitzt grundlegendes theoretisches Vorwissen im Bereich neuronaler Netzwerke und Deep Learning
* Idealerweise kannst du schon erste Erfahrungen mit PyTorch oder TensorFlow vorweisen, das ist aber nicht zwingenderweise erforderlich
* Du bist bereit, dich selbstständig in neue Themengebiete und bestehenden Code einzuarbeiten, und hast Lust, Neues dazuzulernen
* Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Was wir für Dich bereithalten
* Zentrale Lage: Nur wenige Minuten Fußweg vom KIT-Campus Süd und sehr gute Anbindung an den ÖPNV.
* Flexible Arbeitszeiten: Dein Studium steht an erster Stelle – wir finden gemeinsam den passenden Rahmen (zwischen 20 und 80 Std. pro Monat).
* Attraktive Vergütung: Nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung studentischer Hilfskräfte.
* Flexibles Arbeiten: Mobiles Arbeiten ist nach individueller Absprache mit deine*r Betreuer*in möglich - Du wirst aber auch vor Ort in Karlsruhe arbeiten.
* Individuelle Betreuung: Profitiere von unserer professionellen Begleitung und einem offenen, kommunikativen Austausch im Team.
* Spannende Aufgaben und Freiraum für Ideen: Hohes Maß an Eigenverantwortung und die Möglichkeit, aktiv eigene Ideen einzubringen.
* Option auf Abschlussarbeit: Möglichkeit zur Anfertigung einer Bachelor- oder Masterarbeit nach Absprache.
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. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern. Das Gleiche gilt, wenn sie aufgrund einer Behinderung nicht alle Profilanforderungen erfüllen.
Die monatliche Arbeitszeit beträgt maximal 80 Stunden. Die Stelle ist befristet ausgeschrieben, mit der Möglichkeit der Verlängerung. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
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.
Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht.
Bei Fragen wende dich sehr gerne an:
Anne Sielemann
E-Mail: anne.sielemann@iosb.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
www.iosb.fraunhofer.de
Kennziffer: 82073 Bewerbungsfrist: