Mit der stetigen Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) wächst auch der Bedarf an effizienten Lösungen zur Implementierung der Inferenz von KI-Modellen auf ressourcenlimitierten Systemen. Das Fraunhofer IMS entwickelt in diesem Zusammenhang hardware-basierte Beschleuniger zur effizienten Berechnung der Inferenz auf Field Programmable Gate Arrays (FPGAs).
Was Sie bei uns tun
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines FPGA-basierten Demonstrators zur kontinuierlichen Klassifizierung von Kamerabildern mit Hilfe von Hardwarebeschleunigern für Convolutional Neural Networks (CNNs). Dazu sollen die Kamerabilder zunächst in einem Mikrocontroller vorverarbeitet und anschließend zur Klassifikation an den bereits entwickelten Hardwarebeschleuniger weitergeleitet werden. Nach erfolgreicher Inferenzberechnung soll das Klassifikationsergebnis durch den Mikrocontroller ausgegeben werden. Im Rahmen eines Benchmarkings soll die Inferenzberechnung eines Bildes auf dem Demonstrator hinsichtlich Ressourcenbedarf, Berechnungsdauer und Energiebedarf analysiert und mit einem software-basierten Implementierungsansatz verglichen werden.
Je nach Entwicklungsfortschritt kann unser Open-Source Hardware Compiler „tinyHLS“ zur automatischen Generierung von Hardware Beschleunigern für die Inferenz von CNNs weiterentwickelt oder weitere Use Case CNNs aus Bereichen wie Landwirtschaft 4.0, autonomes Fahren oder Qualitätssicherung mit Hilfe von „tinyHLS“ auf dem Demonstrator implementiert werden.
Was Sie mitbringen
⦁ Studium in den Bereichen Elektrotechnik, Informatik oder vergleichbaren Disziplinen
⦁ Sehr gute bis gute Studienleistungen
⦁ Grundkenntnisse in Linux und in den Bereichen System on Chip, FPGA-Entwicklung und Verilog
⦁ Basiswissen im Bereich KI, insbesondere Convolutional Neural Networks
⦁ Ausgeprägte Eigeninitiative und Einsatzbereitschaft
⦁ Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit
Was Sie erwarten können
⦁ Vielfältige Einblicke in die Arbeit von wissenschaftlichen Mitarbeitenden an einem Forschungsinstitut
⦁ Möglichkeit, das Wissen aus dem Studium direkt anzuwenden
⦁ Vergütung der Abschlussarbeit, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeitmodell) und ein fester Urlaubsanspruch
⦁ Möglichkeit, erste Erfahrungen im Umgang mit SAP zu sammeln
⦁ Zentrale Lage direkt neben dem Campus Duisburg (Linie 933: Haltestelle Universität)
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt ca. 8 Stunden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte
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.
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! Bewerbungen per E-Mail oder Post können wir leider nicht berücksichtigen.
Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben mit Ihren Forschungsinteressen, Ihren tabellarischen Lebenslauf, einen aktuellen Notenspiegel im Studium sowie die Arbeitszeugnisse/Beurteilungen Ihrer früheren beruflichen Tätigkeiten/Praktika/Nebenbeschäftigungen)
Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:
Frau Irini Tsiftsi
personal@ims.fraunhofer.de
Tel.: 0203-3783-268
Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
Kennziffer: 80940Bewerbungsfrist: