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Masterarbeit: Vergleich KI-Methoden zur Merkmalsextraktion aus Vektordaten(m/w/x)
Vergleich von KI-Methoden zur Merkmalsextraktion aus Vektordaten mit Transformer- und bildbasierten Ansätzen. Fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning erforderlich. Arbeit an hochaktuellen Forschungsthemen mit hoher Praxisrelevanz.
Anforderungen
- Studium in Informatik, Mathematik, Geoinformatik oder vergleichbar
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning
- Erfahrung mit Python, PyTorch oder TensorFlow
- Grundverständnis in Computer Vision und Natural Language Processing
- Kenntnisse in Transformer-Architekturen und Attention-Mechanismen wünschenswert
- Kenntnisse in CNNs, Vision Transformers oder Bildverarbeitung wünschenswert
- Erste Erfahrungen mit geometrischer Datenverarbeitung von Vorteil
- Erste Erfahrungen mit GIS-Systemen von Vorteil
- Erste Erfahrungen mit statistischer Versuchsplanung und -auswertung von Vorteil
- Vertrautheit mit Versionsverwaltung (Git)
- Vertrautheit mit wissenschaftlichen Arbeitsweisen
- Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen
- Strukturierte und systematische Herangehensweise
- Interesse an interdisziplinärer Forschung
- Fähigkeit zur eigenständigen Literaturrecherche
- Fähigkeit zur eigenständigen Methodenentwicklung
- Gute Deutschkenntnisse
- Gute Englischkenntnisse
Aufgaben
- Literaturrecherche zu Transformer-basierten und bildbasierten Ansätzen durchführen
- Bewertungsframework für Serialisierungs- und Verarbeitungsstrategien entwickeln
- PSRT-ähnliche Transformer-Modelle implementieren und anpassen
- Bildbasierte Serialisierungsverfahren entwickeln (Rasterisierung, Skelettierung, etc.)
- CNN- und Vision Transformer-basierte Ansätze zur Bildverarbeitung implementieren
- Hybride Architekturen konzipieren und umsetzen
- Vergleichende Experimente auf standardisierten Datensätzen designen und durchführen
- Genauigkeit, Trainingseffizienz, Generalisierbarkeit und Robustheit bewerten
- Vor- und Nachteile verschiedener Serialisierungsstrategien analysieren
- Experimentalergebnisse statistisch auswerten
- Optimale Anwendungsszenarien für verschiedene Ansätze identifizieren
- Masterarbeit nach wissenschaftlichen Standards verfassen
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Deutsch – fortgeschritten
- Englisch – fortgeschritten
Tools & Technologien
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Git
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Möglichkeit des mobilen Arbeitens
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Arbeit an hochaktuellen Forschungsthema
- Hohe Praxisrelevanz
- Integration in interdisziplinäres Forschungsteam
- Vielfalt der Kompetenzen
Weiterbildungsangebote
- Zugang zu aktueller Literatur
- Qualifikation für Forschung und Entwicklung
Moderne Technikausstattung
- Zugang zu modernen Computer-Ressourcen
Sonstige Vorteile
- Expertise in KI-Methoden
- Breite Anwendbarkeit
- Netzwerk in anwendungsorientierter Forschung
- Begrüßung aller Bewerbungen
- Bevorzugung Schwerbehinderter Menschen
Karriere- und Weiterentwicklung
- Netzwerk in der Wissenschaft
Sinnstiftende Arbeit
- Gemeinsame Lösungsfindung für Bewerber*innen mit Behinderung
Noch nicht perfekt?
- INTRAVIS GmbHVollzeitPraktikummit HomeofficeAachen
- Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/ Master Thesis: Tool Wear meets Federated Learning(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeAachen - FEV.io GmbH
Master Thesis - AI Agent for Test Management Based on Regulatory Frameworks and User Requirements - A Case Study on Battery Testing(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeAachen - Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/Masterarbeit: Cloud Native Manufacturing(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeAachen - FEV.io GmbH
Master's Thesis Expert-in-the-Loop AgentOps/LLMOps Pipeline for Systems Engineering Process Agents(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeAachen
Masterarbeit: Vergleich KI-Methoden zur Merkmalsextraktion aus Vektordaten(m/w/x)
Vergleich von KI-Methoden zur Merkmalsextraktion aus Vektordaten mit Transformer- und bildbasierten Ansätzen. Fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning erforderlich. Arbeit an hochaktuellen Forschungsthemen mit hoher Praxisrelevanz.
Anforderungen
- Studium in Informatik, Mathematik, Geoinformatik oder vergleichbar
- Fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning
- Erfahrung mit Python, PyTorch oder TensorFlow
- Grundverständnis in Computer Vision und Natural Language Processing
- Kenntnisse in Transformer-Architekturen und Attention-Mechanismen wünschenswert
- Kenntnisse in CNNs, Vision Transformers oder Bildverarbeitung wünschenswert
- Erste Erfahrungen mit geometrischer Datenverarbeitung von Vorteil
- Erste Erfahrungen mit GIS-Systemen von Vorteil
- Erste Erfahrungen mit statistischer Versuchsplanung und -auswertung von Vorteil
- Vertrautheit mit Versionsverwaltung (Git)
- Vertrautheit mit wissenschaftlichen Arbeitsweisen
- Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen
- Strukturierte und systematische Herangehensweise
- Interesse an interdisziplinärer Forschung
- Fähigkeit zur eigenständigen Literaturrecherche
- Fähigkeit zur eigenständigen Methodenentwicklung
- Gute Deutschkenntnisse
- Gute Englischkenntnisse
Aufgaben
- Literaturrecherche zu Transformer-basierten und bildbasierten Ansätzen durchführen
- Bewertungsframework für Serialisierungs- und Verarbeitungsstrategien entwickeln
- PSRT-ähnliche Transformer-Modelle implementieren und anpassen
- Bildbasierte Serialisierungsverfahren entwickeln (Rasterisierung, Skelettierung, etc.)
- CNN- und Vision Transformer-basierte Ansätze zur Bildverarbeitung implementieren
- Hybride Architekturen konzipieren und umsetzen
- Vergleichende Experimente auf standardisierten Datensätzen designen und durchführen
- Genauigkeit, Trainingseffizienz, Generalisierbarkeit und Robustheit bewerten
- Vor- und Nachteile verschiedener Serialisierungsstrategien analysieren
- Experimentalergebnisse statistisch auswerten
- Optimale Anwendungsszenarien für verschiedene Ansätze identifizieren
- Masterarbeit nach wissenschaftlichen Standards verfassen
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Deutsch – fortgeschritten
- Englisch – fortgeschritten
Tools & Technologien
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Git
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Möglichkeit des mobilen Arbeitens
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Arbeit an hochaktuellen Forschungsthema
- Hohe Praxisrelevanz
- Integration in interdisziplinäres Forschungsteam
- Vielfalt der Kompetenzen
Weiterbildungsangebote
- Zugang zu aktueller Literatur
- Qualifikation für Forschung und Entwicklung
Moderne Technikausstattung
- Zugang zu modernen Computer-Ressourcen
Sonstige Vorteile
- Expertise in KI-Methoden
- Breite Anwendbarkeit
- Netzwerk in anwendungsorientierter Forschung
- Begrüßung aller Bewerbungen
- Bevorzugung Schwerbehinderter Menschen
Karriere- und Weiterentwicklung
- Netzwerk in der Wissenschaft
Sinnstiftende Arbeit
- Gemeinsame Lösungsfindung für Bewerber*innen mit Behinderung
Über das Unternehmen
Fraunhofer-Gesellschaft
Branche
Research
Beschreibung
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
Noch nicht perfekt?
- INTRAVIS GmbH
Praktikum im Bereich Computer Vision(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeAachen - Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/ Master Thesis: Tool Wear meets Federated Learning(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeAachen - FEV.io GmbH
Master Thesis - AI Agent for Test Management Based on Regulatory Frameworks and User Requirements - A Case Study on Battery Testing(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeAachen - Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/Masterarbeit: Cloud Native Manufacturing(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeAachen - FEV.io GmbH
Master's Thesis Expert-in-the-Loop AgentOps/LLMOps Pipeline for Systems Engineering Process Agents(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeKeine AngabeAachen