Masterarbeit: Computer Vision-basierte automatisierte Fragmentierungserkennung für Laserlithotripsie-Tests (m/w/d)

Dornier MedTech; Weßling; Vor Ort; EUR 8.900 - 13.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexible Arbeitszeiten

Kantine

Kostenloser Kaffee, Tee und Wasser

Zusammenfassung

Dornier MedTech sucht eine/m Masterstudent/in zur Entwicklung eines Systems zur automatisierten Erkennung von Steinfragmentierungen während Laserlithotripsie-Tests. Das Vorhaben kombiniert optische Bildgebung und Computer-Vision-Algorithmen, inklusive Aufbau und Kalibrierung eines Labor-Setups.

Sie arbeiten in einem internationalen Umfeld, bringen fundierte Kenntnisse in Python/OpenCV mit und arbeiten eigenständig an der Entwicklung von Algorithmen sowie an Laboraufbauten.

Qualifikationen

• Immatrikuliert in einem Studiengang Ingenieurwesen oder Informatik mit Schwerpunkt Bildgebung/Bildverarbeitung.
• Fundierte Kenntnisse in Computer-Vision und Python (OpenCV, NumPy, Pandas).
• Technisches Verständnis für Algorithmen in Bildverarbeitung und Kameraansteuerung.
• Erste Erfahrungen in Machine-Vision und Deep Learning.
• Sehr gute Laborfähigkeiten und eigenständige, qualitätsorientierte Arbeitsweise.

Aufgaben

• Entwicklung eines Systems zur automatisierten Erkennung von Steinfragmentierungen während Laserlithotripsie-Tests.
• Aufbau eines Labor-Setups inkl. Kamerapositionierung, Lichtdesign und Kalibrierung.
• Entwicklung und Optimierung der Algorithmen zur Bildauswertung.

Kenntnisse

Bildgebung

Bildverarbeitung

OpenCV

Python

Teamarbeit

Kommunikationsfähigkeit

Maschinelles Sehen

Ausbildung

Ingenieurwesen oder Informatik mit Schwerpunkt Bildgebung/Bildverarbeitung

Tools

OpenCV

NumPy

Pandas

TensorFlow

PyTorch

Keras

Jobbeschreibung

Ihre Aufgaben

Im Rahmen dieser Masterarbeit entwickeln Sie ein innovatives System zur automatisierten Erkennung von Steinfragmentierungen während Laserlithotripsie-Tests. Der Schwerpunkt liegt auf der Kombination von optischer Bildgebung und Computer-Vision-Algorithmen, um den Übergang vom intakten zum frakturierten Zustand präzise zu identifizieren. Die Arbeit umfasst den Aufbau eines Labor-Setups inklusive Kamerapositionierung, Lichtdesign und Kalibrierung sowie die Entwicklung und Optimierung der Algorithmen zur Bildauswertung.

Ihr Profil

• immatrikuliert in einem Studiengang in Ingenieurwesen oder Informatik oder ähnlichem mit Schwerpunkt Bildgebung/Bildverarbeitung
• Fundierte und routinierte Kenntnisse in Computer-Vision und Python (mit Fokus auf die folgenden Bibliotheken: OpenCV, NumPy, Pandas)
• Technisches Verständnis für Algorithmen in Bildverarbeitung und Kameraansteuerung
• Erste Kenntnisse für die Auslegung eines optischen Systems
• Erste Erfahrungen in Machine-Vision und Deep Learning
• Sehr gute Laborfähigkeiten (Problemlösungs- und Hands-on-Mentalität, selbstständiges Arbeiten, qualitätsorientierter und gewissenhafter Arbeitsstil)
• Hohes Maß an teamorientierter Arbeit, Kreativität und Kommunikationsfähigkeit sowie Eigeninitiative
• Komplexe Sachverhalte können anschaulich vermittelt werden
• Fähigkeit technische Zusammenhänge zu beurteilen und zu bewerten
• Interesse an medizinischen Applikationsaufbauten
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse vorausgesetzt
• Wünschenswert wären Erfahrungen mit Python-Bibliotheken wie z.B TensorFlow, PyTorch, Keras oder ggf. die Bereitschaft sich dort einzuarbeiten

Warum wir?

• Persönlicher Einarbeitungsplan und umfangreiches Onboarding
• Flexible Arbeitszeiten
• Abwechslungsreiche Aufgaben in einem dynamischen, internationalen Umfeld
• Kontinuierliche Ausbildung und Entwicklung
• Flache Hierarchien
• Ansprechende Kantine
• Kostenloser Kaffee, Tee und Wasser
• Mitarbeiterveranstaltungen
• Ladestationen für Elektroautos
• Unfallversicherung
• Arbeitgeberzuschuss zur VWL
• Belegschaftskasse mit diversen Zuschüssen und Beihilfen