Wintersemester 2025/26 - befristet auf 3-6 Monate, Start ab 01.09.2025 möglich
IHRE AUFGABEN:
* Sie entwickeln Algorithmen zur Umgebungserfassung mit dem Ziel, Kollisionen mobiler Roboter und Maschinen zu vermeiden
* Sie erarbeiten sich aktuelle Methoden des Deep Learnings zur 2D/3D-Umgebungserfassung (Segmentierung, Objekterkennung und -tracking)
* Das Training von Deep-Learning-Modellen sowie die Evaluierung verschiedener Algorithmen gehören zu Ihren Aufgaben
* Sie gestalten ein Multisensorsystem zur 3D-Umgebungserfassung, beispielsweise zur Hinderniserkennung in Logistik-Applikationen oder im Außenbereich
* Sie verarbeiten und fusionieren hochauflösende RGB- und Tiefen-Daten von realen oder simulierten Stereo- oder RGB-D-Kameras
* Sie integrieren, optimieren und werten die Systeme auf aktueller KI-Beschleuniger-HW wie NVidia Jetson und Hailo aus
* Sie dokumentieren detailliert Ihre Arbeitsergebnisse
IHR PROFIL:
* Sie befinden sich im Masterstudium in Informatik, Robotik, Mathematik oder vergleichbarer Studiengang
* Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen, idealerweise in C++ oder Python
* Sie haben ein umfassendes Verständnis in der Bildverarbeitung und im Umgang mit 2D- und 3D-Daten
* Sie besitzen Fachwissen in den Bereichen Deep Learning und Machine Learning sowie erste Erfahrungen mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
* Sie haben idealerweise Kenntnisse in Applikationen mit mobilen Robotern oder dem autonomen Fahren, z.B. mit ROS und/oder NVidia Jetson
* Ihre systematische und strukturierte Denk- und Vorgehensweise zeichnen Sie aus
* Kreativität in der Lösungsfindung und Innovationsfreude runden Ihr Profil ab
IHRE BEWERBUNG:
* Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung
* Sarah Disch
* Job-ID 36765
* Vertrauliche Behandlung wird zugesichert
*Der Mensch zählt, nicht das Geschlecht.
Wir setzen auf Vielfalt, lehnen Diskriminierung ab und denken nicht in Kategorien wie etwa Geschlecht, ethnische Herkunft, Religion, Behinderung, Alter oder sexuelle Identität.
Stichworte: Abschlussarbeit