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Studentische hilfskraft (m/w/d) - computer vision & deep learning

Freiburg im Breisgau
Fraunhofer-Gesellschaft
Studentische Hilfskraft
Inserat online seit: 9 Dezember
Beschreibung

Mit innovativen Technologien die Effizienz und Sicherheit industrieller Prozesse und Produkte erhöhen – daran arbeiten wir am Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM in Freiburg. Rund 270 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter erforschen und entwickeln mit Know-how und Begeisterung Messverfahren und Systeme für die Produktionskontrolle, die Objekt- und Formerfassung, die Gas- und Prozesstechnologie sowie für Photonische Systeme. Bei uns erwartet Sie ein sympathisches Team mit spannenden Forschungsthemen in einem inspirierenden Arbeitsumfeld.



Die Abteilung Produktionskontrolle, insbesondere die Gruppe Inline Vision Systems, konzentriert sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Bildverarbeitungssysteme für die Inline-Produktionskontrolle. Unser Ziel ist es, Fertigungsprozesse durch die Integration von Echtzeit-Bildverarbeitung und Bildverarbeitungslösungen zu optimieren, um Qualität, Genauigkeit und Effizienz in Produktionsumgebungen zu gewährleisten.



Diese Position bietet dir die einzigartige Möglichkeit, praktische Erfahrungen in der angewandten Bildverarbeitung zu sammeln, mit modernsten industriellen Technologien zu arbeiten und aktiv an der Entwicklung innovativer Automatisierungslösungen mitzuwirken.



Wir sind Fraunhofer IPM. Wir messen. Wir kontrollieren. Wir optimieren. Dazu brauchen wir: Neugier. Mut. Kreativität. Visionen. Kooperationen. Kommunikation. Und Dich!



Was Du erwarten kannst

* Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte: überdurchschnittliche Vergütung
* Work-Life-Balance durch flexible Arbeitszeitmodelle
* Chancengleichheit
* Betreuung durch unseren Organisationsentwickler
* Individuelle Karriereplanung & Einstiegschancen
* Modernes Arbeitsumfeld
* Kantine im Institut mit täglich frischem Essen
* Überwachte (E-)Auto- und Fahrradparkplätze



Was Du bei uns tust

* Du unterstützt bei der Entwicklung einer Deep-Learning-Pipeline zur Bildsegmentierung und Defekterkennung.
* Du bereitest Bilddatensätze für das Training und die Evaluation vor und annotierst sie.
* Du implementierst Preprocessing-Schritte für die Trainingsdaten.
* Du trainierst, evaluierst und vergleichst verschiedene Segmentierungsmodelle.
* Du optimierst die Modellleistung hinsichtlich Genauigkeit, Geschwindigkeit und Robustheit.



Was Du mitbringst

* Persönlichkeit: Du zeigst dich verantwortungsbewusst und teamfähig, indem Du Deine Aufgaben zuverlässig erledigst und stets eine gute Zusammenarbeit mit Deinen Kolleg*innen pflegst.
* Bildung: Studium der Informatik, Embedded Systems Engineering oder eines vergleichbaren Fachs.
* Arbeitsweise: Du denkst analytisch und bist in der Lage, Probleme eigenständig zu lösen.
* Erfahrung: Du hast gute Programmierkenntnisse in Python. Außerdem konntest Du bereits erste Erfahrungen im Bereich der digitalen Bildverarbeitung sowie Computer Vision sammeln bzw. bist bereit, Dich in das Thema einzuarbeiten.
* Sprachen: Am Institut sprechen wir Deutsch, arbeiten jedoch auch häufig in internationalen Teams. Du fühlst dich wohl dabei, auf Deutsch zu kommunizieren – schriftlich und mündlich.



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.

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.

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