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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.
Requirements
- 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
Tasks
- 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
Education
- Currently in higher education
Languages
- German – Advanced
- English – Advanced
Tools & Technologies
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Git
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
- Möglichkeit des mobilen Arbeitens
Diverse Work
- Arbeit an hochaktuellen Forschungsthema
- Hohe Praxisrelevanz
- Integration in interdisziplinäres Forschungsteam
- Vielfalt der Kompetenzen
Learning & Development
- Zugang zu aktueller Literatur
- Qualifikation für Forschung und Entwicklung
Modern Equipment
- Zugang zu modernen Computer-Ressourcen
Other Benefits
- Expertise in KI-Methoden
- Breite Anwendbarkeit
- Netzwerk in anwendungsorientierter Forschung
- Begrüßung aller Bewerbungen
- Bevorzugung Schwerbehinderter Menschen
Career Advancement
- Netzwerk in der Wissenschaft
Purpose-Driven Work
- Gemeinsame Lösungsfindung für Bewerber*innen mit Behinderung
Not a perfect match?
- INTRAVIS GmbHFull-timeInternshipWith HomeofficeAachen
- Fraunhofer-Einrichtung für Energieinfrastrukturen und Geotechnologien IEG
Masterarbeit - Analyse von Stromverteilnetzstrukturen und Netzsimulationen(m/w/x)
Full-timeInternshipWith HomeofficeAachen - Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/ Master Thesis: Tool Wear meets Federated Learning(m/w/x)
Full-timeInternshipWith 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)
Full-timeWith HomeofficeNot specifiedAachen - Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/Masterarbeit: Cloud Native Manufacturing(m/w/x)
Full-timeInternshipWith HomeofficeAachen
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.
Requirements
- 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
Tasks
- 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
Education
- Currently in higher education
Languages
- German – Advanced
- English – Advanced
Tools & Technologies
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- Git
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
- Möglichkeit des mobilen Arbeitens
Diverse Work
- Arbeit an hochaktuellen Forschungsthema
- Hohe Praxisrelevanz
- Integration in interdisziplinäres Forschungsteam
- Vielfalt der Kompetenzen
Learning & Development
- Zugang zu aktueller Literatur
- Qualifikation für Forschung und Entwicklung
Modern Equipment
- Zugang zu modernen Computer-Ressourcen
Other Benefits
- Expertise in KI-Methoden
- Breite Anwendbarkeit
- Netzwerk in anwendungsorientierter Forschung
- Begrüßung aller Bewerbungen
- Bevorzugung Schwerbehinderter Menschen
Career Advancement
- Netzwerk in der Wissenschaft
Purpose-Driven Work
- Gemeinsame Lösungsfindung für Bewerber*innen mit Behinderung
About the Company
Fraunhofer-Gesellschaft
Industry
Research
Description
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
Not a perfect match?
- INTRAVIS GmbH
Praktikum im Bereich Computer Vision(m/w/x)
Full-timeInternshipWith HomeofficeAachen - Fraunhofer-Einrichtung für Energieinfrastrukturen und Geotechnologien IEG
Masterarbeit - Analyse von Stromverteilnetzstrukturen und Netzsimulationen(m/w/x)
Full-timeInternshipWith HomeofficeAachen - Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/ Master Thesis: Tool Wear meets Federated Learning(m/w/x)
Full-timeInternshipWith 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)
Full-timeWith HomeofficeNot specifiedAachen - Fraunhofer-Gesellschaft
Bachelor-/Masterarbeit: Cloud Native Manufacturing(m/w/x)
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