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Abschlussarbeit Biomasse - Deep Learning / Python / Home Office (m/w/d)

StudentJob

Essen

Remote

EUR 40.000 - 60.000

Teilzeit

Heute
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Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen in Essen sucht einen Praktikanten für die Abschlussarbeit im Bereich Biomasse und Deep Learning. Du wirst Modelle zur Vorhersage der Biomasse aus Satellitendaten entwickeln und mit verschiedenen Modellarchitekturen arbeiten. Gute Deutschkenntnisse sowie Kenntnisse in Deep Learning und Python sind erforderlich. Das Praktikum bietet flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit für Home Office.

Qualifikationen

  • Gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning und Computer Vision.
  • Gute Programmierkenntnisse in Python und NumPy.
  • Erste Praxis-Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks und GIS-Anwendungen.

Aufgaben

  • Erstellung eines Datensatzes und Entwicklung eines Modells zur Vorhersage der Biomasse.
  • Vergleich verschiedener Modellarchitekturen.
  • Einsatz von Foundation Modellen zur Verbesserung der Vorhersagequalität.
  • Untersuchung zusätzlicher Satellitenprodukte auf Modell-Performance.

Kenntnisse

Deep Learning
Computer Vision
Programmierung in Python
NumPy
Deep Learning Frameworks (PyTorch, TensorFlow)
GIS-Anwendungen
Deutsch
Jobbeschreibung
Über das Unternehmen

Als junges Karlsruher Startup helfen wir Landwirten, mit weniger Düngemitteln und Pestiziden auf Unwetter und Pflanzenkrankheiten zu reagieren. Auf diese Weise können wir die Welt ernähren und gleichzeitig weniger verschmutzen. Dazu überwachen wir weltweit landwirtschaftliche Felder mit Satelliten und künstlicher Intelligenz. Unsere Feldüberwachung versteht die Realität auf dem Feld und warnt vor Krankheiten und Unkräutern, bevor sie sich ausbreiten!

Was bieten wir dir?
  • Ein aktuelles, praxisrelevantes Forschungsthema mit echter Wirkung
  • Enge Betreuung durch Dr. Till Riedel (TECO, KIT) und Benno Avino (heliopas.ai GmbH)
  • Deep-Learning Workstation und wissenschaftliche Freiheit
Was erwartet dich?
  • Du erstellst einen großen Datensatz (InVeKoS von NRW oder Niedersachsen) und entwickelst ein Modell zur Vorhersage der Biomasse von z. B. Kartoffelpflanzen, basierend auf multispektralen Satellitendaten (Sentinel‑2)
  • Du vergleichst verschiedene Modellarchitekturen, darunter rekurrente Netzwerke (z. B. LSTM), Attention‑basierte Modelle (z. B. Transformer, ViT, Swin‑Transformer) und State‑Space‑Modelle
  • Du setzt Foundation Modelle ein, um die Vorhersagequalität zu verbessern
  • Du untersuchst zusätzliche Satellitenprodukte (z. B. Thermal‑ und SAR‑Daten) auf ihre Auswirkungen auf die Modell‑Performance
Was solltest du mitbringen?
  • Du hast gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning und Computer Vision
  • Du verfügst über gute Programmierkenntnisse in Python und NumPy
  • Du hast erste Praxis‑Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks (PyTorch, TensorFlow) und GIS‑Anwendungen, was hilfreich ist

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Über den Arbeitgeber

Workwise

Fähigkeiten
  • Es ist kein Abschluss erforderlich
  • Du beherrschst Deutsch
Was wir bieten

Vertrag: praktikums

Stunden: 32–40

Anstellungsart: praktikums

Art des Stellenangebotes: Intern

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