Masterarbeit (m/w/d) Klassifikation von Amphibien mittels Deep Learning

Hahn-Schickard; Villingen-Schwenningen; Hybrid; EUR 30.000 - 50.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine innovative Forschungseinrichtung sucht motivierte Masterstudierende, die im Bereich Künstliche Intelligenz und Deep Learning arbeiten möchten. Diese spannende Masterarbeit bietet die Möglichkeit, an der Klassifikation von Amphibien zu forschen, indem Sie Videodaten verarbeiten und neuronale Netze trainieren. Sie werden Teil eines hochmodernen Forschungsumfelds, das enge Verbindungen zur Industrie pflegt. Flexible Arbeitszeiten und die Chance auf eine zukunftssichere Karriere nach dem Studium machen diese Position besonders attraktiv. Wenn Sie eine Leidenschaft für Forschung und Technologie haben, ist dies Ihre Gelegenheit!

Leistungen

Innovatives Arbeitsumfeld

Flexible Arbeitszeit

Fortbildung und Entwicklung

Gesundheitsprogramme

Zuschuss zu Mahlzeiten

Mobilitätsunterstützung

Qualifikationen

• Aktuell in einem Masterstudium in Informatik, KI oder Data Science.
• Gute Programmierkenntnisse in Python und Kenntnisse im Deep Learning.

Aufgaben

• Literaturrecherche und Verarbeitung von Videodaten.
• Training und Feinjustierung neuronaler Netze für ML-Modelle.

Kenntnisse

Python

Deep Learning

Bildverarbeitung

Teamarbeit

Selbständige Arbeitsweise

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Ausbildung

Masterstudium in einem MINT-Fach

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 bieten wir ab sofort am Standort Villingen-Schwenningen oder Freiburg, spätestens zum Beginn des Wintersemesters 25/26, eine

Masterarbeit (m/w/d) Klassifikation von Amphibien mittels Deep Learning

Deine Aufgaben

• Literaturrecherche
• Verarbeitung von Videodaten (lichtarme/natürliche Umgebungen)
• Training und Feinjustierung neuronaler Netze
• Evaluation und Auswertung verschiedener ML-Modelle und Ansätze
• interne & externe Dokumentation, Aufbereitung und Präsentation der Ergebnisse

Dein Profil

• Du befindest Dich aktuell in einem Masterstudium in einem MINT-Fach, z.B. Informatik, Künstliche Intelligenz, Data Science, angewandte Biologie oder vergleichbaren Studiengängen
• Gute Programmierkenntnisse z.B. in Python oder ähnlichen Programmiersprachen
• Kenntnisse im Bereich Deep Learning wünschenswert
• Vorwissen im Bereich Bildverarbeitung wäre ideal
• Zuverlässige, selbständige, teamorientierte und proaktive Arbeitsweise
• Spaß am Umsetzen eigener Lösungsansätze und Lust auf Forschung
• 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 & Deep Learning"? Dann bewerbe Dich bitte mit Deinen kompletten Bewerbungsunterlagen (Anschreiben/CV/aktueller Notenauszug/Immatrikulationsbescheinigung bzw. Studienverlaufsbescheinigung) direkt hier online oder über unsere Karriereseite, vorzugsweise in einer einzigen PDF-Datei, unter Angabe unserer internen Referenznummer 25/1720/13.
• Sollten fachliche Fragen auftreten, bitte wende Dich gerne vorab an Herr Tobias Peikenkamp unter Tel. + 49 7721/943-153.
• Da wir alle Bewerbungen immer persönlich prüfen, bitten wir im Voraus um etwas Geduld.