Masterarbeit (m/w/d) KI-Analyse von Ultraschall-Emissionen v. Pflanzen

Hahn-Schickard-Gesellschaft für angewandte Forschung e.V.; Verwaltungsgemeinschaft Villingen-Schwenningen; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Die Hahn-Schickard-Gesellschaft in Villingen-Schwenningen sucht einen Masteranden für die KI-Analyse von Ultraschall-Emissionen von Pflanzen. In dieser Position entwickeln Sie innovative Machine-Learning-Methoden und haben die Möglichkeit, in einem modernen Forschungsumfeld zu arbeiten. Flexibles Arbeiten und persönliche Entwicklung sind Teil des Angebots, unterstützt durch ein dynamisches Team und zielgerichtete Weiterbildung.

Leistungen

Innovatives Arbeitsumfeld

Flexible Arbeitszeit & Dauer

Fortbildung und Entwicklung

Gesundheitsprogramme

Zuschuss zu Mahlzeiten

Mobilitätsunterstützung

Qualifikationen

• Masterstudium in Informatik, Künstliche Intelligenz, Data Science oder vergleichbar.
• Gute Programmierkenntnisse in Python.
• Kenntnisse in Machine Learning und Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks sind von Vorteil.

Aufgaben

• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Verfahren.
• Untersuchung verschiedener Modellarchitekturen zur Erkennung von Pflanzen-Signalen.
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

Signalverarbeitung

Interesse an Sensordatenanalyse

Ausbildung

Masterstudium im ingenieurwissenschaftlichen Bereich

Tools

PyTorch

TensorFlow

Jobbeschreibung

Exklusive Einblicke in Wissenschaft & Forschung

Willkommen bei Hahn-Schickard: Die Forschungseinrichtung für innovative Mikrosystemtechnik. Mit einem Team von über 300 Mitarbeitenden verwandeln wir Ideen in branchenübergreifende Lösungen – von der Konzeption bis zur Fertigung an vier Standorten in Baden-Württemberg.

Für den Bereich Künstliche Intelligenz/Software Solutions bieten wir ab sofort am Standort Villingen-Schwenningen, spätestens zum Beginn des Wintersemesters 25/26, eine

Masterarbeit (m/w/d) KI-Analyse von Ultraschall-Emissionen v. Pflanzen

Deine Aufgaben

• Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Verfahren zur Analyse von Ultraschall-Emissionen von Pflanzen
  
• Untersuchung und Evaluierung verschiedener Modellarchitekturen (z.B. Deep Scattering Networks, Wavelet-Augmented Autoencoder, Time-Aware Transformer) zur robusten Erkennung von Pflanzen-Signalen
  
• Konzeption und Umsetzung von Methoden zur Vorverarbeitung und Feature-Extraktion aus Ultraschall-Zeitreihendaten
  
• Entwicklung von Verfahren zur robusten Rauschunterdrückung und Signalverbesserung unter Berücksichtigung verschiedener Umgebungsbedingungen
  
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse intern/extern
  

Dein Profil

• Du befindest Dich aktuell in einem Masterstudium im ingenieurwissenschaftlichen Bereich in einem MINT-Fach, z.B. Informatik, Künstliche Intelligenz, Data Science sowie vergleichbaren Studiengängen
• Gute Programmierkenntnisse in Python oder ähnlichen Programmiersprachen
  
• Fundierte Kenntnisse in den Bereichen Machine Learning und Signalverarbeitung
• Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, TensorFlow) von Vorteil
• Interesse an der Analyse von Sensordaten und Zeitreihen
  
• Zuverlässige, selbständige, teamorientierte und proaktive Arbeitsweise
• Spaß am Umsetzen eigener Lösungsansätze
  
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse

Das bieten wir

• Innovatives Arbeitsumfeld: hochmodernes Forschungsinstitut, mit enger Verbindung zur Industrie
• Zukunftssichere Karriere: vielfältige Einsatzmöglichkeiten nach der Studienzeit denkbar
  
• Flexible Arbeitszeit & Dauer: Die Stelle ist auf 6 Monate befristet mit der Möglichkeit, flexibel & teilweise mobil zu arbeiten
  
• Fortbildung und Entwicklung: Profitiere von unserer kompetenten Anleitung und Betreuung
  
• Gesundheit und Lifestyle: Teilnahme an Gesundheitsprogrammen wie z. B. Hansefit sowie Teamevents
  
• Zuschuss zu Mahlzeiten in der Kantine
• Mobilitätsunterstützung: monatlicher Zuschuss für öffentliche Verkehrsmittel
  

So geht es weiter

• Hast Du Freude an der Thematik "Künstliche Intelligenz"? Dann bewerbe Dich bitte mit Deinen kompletten Bewerbungsunterlagen (Anschreiben/CV/aktueller Notenauszug/Immatrikulationsbescheinigung bzw. Studien-/Prüfungsordnung) direkt hier online oder über unsere Karriereseite, vorzugsweise in einer einzigen PDF-Datei, unter Angabe unserer internen Referenznummer 25/1720/01.
• Sollten fachliche Fragen auftreten, bitte wende Dich gerne vorab an Herr Patrick Selle unter Tel. + 49 7721/943-181.
• Da wir alle Bewerbungen immer persönlich prüfen, bitten wir im Voraus um etwas Geduld.