Du interessierst dich besonders für: Computer Vision. Action Recognition und Human Pose Estimation. Deep Learning (z. B. CNNs, Transformer-basierte Architekturen). Verarbeitung und Analyse von Video- und Bilddaten.
Du interessierst dich besonders für: Computer Vision. Action Recognition und Human Pose Estimation. Deep Learning (z. B. CNNs, Transformer-basierte Architekturen). Verarbeitung und Analyse von Video- und Bilddaten.
Praxis in der Softwareentwicklung, idealerweise mit Erfahrungen in Embedded-Linux-Umgebungen. Interesse an Bildverarbeitung, Computer Vision oder KI-gestützten Analyseverfahren; erste Erfahrungen sind ein Plus. Strukturierte Arbeitsweise, analytisches Denkvermögen und Freude an experimenteller Entwicklung.
Dein Profil: Ein laufendes Studium in Informatik, Umwelt- oder Elektrotechnik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang. Interesse an Bildverarbeitung, Computer Vision oder KI-basierten Methoden. Erste praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung (z. B. Python, C++, Machine-Learning-Frameworks).
Ihr Profil Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Computer Vision / Bildverarbeitung Deep Learning / Machine Learning Programmierung und Softwareentwicklung (z. B. Python, PyTorch, TensorFlow) Datenanalyse und -aufbereitung Werkstofftechnik oder Beschichtungstechnik Du zeigst: Flexibilität und arbeitest zuverlässig und eigenständig nach Anweisungen Interesse an der Entwicklung von KI-basierten Analysemethoden und deren Integration in Softwarelösungen Pflichtbewusstsein, insbesondere bei der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten Grundkenntnisse im Bereich Werkstoffe und/oder Produktionstechnik sind von Vorteil Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Die folgenden Aufgaben bilden den Schwerpunkt deiner Tätigkeit: Einarbeitung in die automatisierte Analyse von Schliffbildern thermischer Spritzschichten Vorbereitung, Aufbereitung und Annotation von Bilddaten für das Training von Deep-Learning-Modellen Unterstützung bei der Implementierung, Training und Bewertung verschiedener Segmentierungsmodelle (z.
Ihr Profil Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Computer Vision / Bildverarbeitung Deep Learning / Machine Learning Programmierung und Softwareentwicklung (z. B. Python, PyTorch, TensorFlow) Datenanalyse und -aufbereitung Werkstofftechnik oder Beschichtungstechnik Du zeigst: Flexibilität und arbeitest zuverlässig und eigenständig nach Anweisungen Interesse an der Entwicklung von KI-basierten Analysemethoden und deren Integration in Softwarelösungen Pflichtbewusstsein, insbesondere bei der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten Grundkenntnisse im Bereich Werkstoffe und/oder Produktionstechnik sind von Vorteil Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Die folgenden Aufgaben bilden den Schwerpunkt deiner Tätigkeit: Einarbeitung in die automatisierte Analyse von Schliffbildern thermischer Spritzschichten Vorbereitung, Aufbereitung und Annotation von Bilddaten für das Training von Deep-Learning-Modellen Unterstützung bei der Implementierung, Training und Bewertung verschiedener Segmentierungsmodelle (z.
Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, CES, Automatisierungstechnik, oder vergleichbar) Sie haben idealerweise bereits erste praktische Erfahrung im Bereich Entwicklung, Produktion, Automatisierung oder Computer Vision gesammelt. Sie haben den Selbstanspruch, neue Themen zu entwickeln und Gestaltungsspielraum zu nutzen. Sie arbeiten strukturiert und verbindlich, denken kreativ und pragmatisch, sind neugierig und motiviert, immer wieder Neues zu lernen.
Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).
Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, CES, Automatisierungstechnik, oder vergleichbar) Sie haben idealerweise bereits erste praktische Erfahrung im Bereich Entwicklung, Produktion, Automatisierung oder Computer Vision gesammelt. Sie haben den Selbstanspruch, neue Themen zu entwickeln und Gestaltungsspielraum zu nutzen. Sie arbeiten strukturiert und verbindlich, denken kreativ und pragmatisch, sind neugierig und motiviert, immer wieder Neues zu lernen.
Erfahrung mit Self-Supervised Learning (SSL), Transformern oder modernen Architekturen wie Masked Autoencoders (MAE) / JEPA ist ausdrücklich erwünscht. * Methodisches Wissen: Starkes Verständnis von Computer Vision, Representation Learning und hochdimensionaler Geometrie. * Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker).