Werkstudent Data Curation & Annotation (Erdbeobachtung) (m/w/d)

Rheinmetall; Bremen; Vor Ort; EUR 17.000 - 22.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Rheinmetall sucht eine/n engagierte/n Werkstudent/in zur Unterstützung bei der kuratierten Annotation von Satellitenbildern (SAR & EO) und der Qualitätssicherung der Trainingsdaten. Sie arbeiten an der Strukturierung von Rohdaten für ML-Pipelines und geben Feedback zur Optimierung interner Workflows.

Sie sind eingeschriebene/r Student/in der Geoinformatik, Data Science, Umweltwissenschaften, Geographie oder vergleichbar und verfügen idealerweise über Grundkenntnisse in Python oder Datenbanken

Qualifikationen

• Eingeschriebener Student der Geoinformatik, Data Science, Umweltwissenschaften, Geographie o. vergleichbarer Studiengang.
• Verständnis der Besonderheiten von Satellitendaten (optisch vs. SAR).
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und räumliches Vorstellungsvermögen.

Aufgaben

• Datenannotation: Bounding Boxes in Satellitenbildern (SAR & EO) markieren.
• Datenqualität: vorhandene Annotationen prüfen und korrigieren.
• Datenkuratierung: Rohdaten für ML-Pipelines strukturieren.
• Prozessoptimierung: Feedback zur Annotationspipeline geben und Workflows verbessern.

Kenntnisse

Englischkenntnisse

Python

Datenbanken

Analytisches Denken

Räumliches Vorstellungsvermögen

Ausbildung

Geoinformatik

Data Science

Umweltwissenschaften

Geographie

Tools

Python

Datenbanken

Jobbeschreibung

Ref.-Nr.: DE20872Anstellungsart: TeilzeitVertragsart: WerkstudentWOFÜR WIR SIE SUCHENQualitative Trainingsdaten sind das Fundament jedes erfolgreichen KI-Modells. Wir entwickeln Lösungen zur automatisierten Analyse von Satellitendaten (SAR & EO). Für unser Team suchen wir eine engagierte Unterstützung, die uns hilft, unsere Datensätze zu kuratieren und mit hochwertigen Labels zu versehen.Datenannotation: Übernahme der sorgfältigen Annotation von Satellitenbildern (SAR & EO), insbesondere durch das Einzeichnen von Bounding Boxes zur Objekterkennung (z. B. Fahrzeuge, Schiffe)Datenqualität: Überprüfung bestehender Annotationen auf Plausibilität und Korrektheit sowie die Sicherstellung hoher Qualität der TrainingsdatensätzeDatenkuratierung: Unterstützung bei der Auswahl und Strukturierung von Rohdaten für die weitere Verarbeitung in unseren ML-PipelinesProzessoptimierung: Rückmeldung zu unseren internen Annotationspipeline und Unterstützung bei der effizienteren Gestaltung von WorkflowsML-Unterstützung: Einblicke in die Weiterverarbeitung annotierter Daten bis hin zur Erstellung trainierter Modelle sowie Unterstützung bei einfachen AuswertungenWAS SIE MITBRINGEN SOLLTENEingeschriebener Student (m/w/d) der Studiengänge Geoinformatik, Data Science, Umweltwissenschaften, Geographie oder vergleichbarVerständnis der Besonderheiten von Satellitendaten (z. B. Unterschiede zwischen optischen und SAR-Daten)Erste Berührungspunkte mit Python oder Datenbanken sind von Vorteil, aber keine zwingende VoraussetzungSehr gute EnglischkenntnisseAnalytisches Denkvermögen, eine genaue und strukturierte Arbeitsweise sowie ein gutes räumliches VorstellungsvermögenStärken und Erfahrungen zählen bei Rheinmetall, auch wenn vielleicht nicht alle aufgeführten Anforderungen vollständig erfüllt sind. Wir freuen uns auf Bewerber (m/w/d), die Lust haben, etwas zu bewegen und Verantwortung zu übernehmen. Wir legen Wert auf Individualität und Chancengleichheit. Schwerbehinderte Bewerber (m/w/d) werden bei gleicher Eignung besonders berücksichtigt.WAS WIR IHNEN BIETENAttraktive VergütungFlexible ArbeitszeitmodelleCorporate Benefits PlattformIndividuelle und vielfältige externe sowie interne Weiterentwicklungsmöglichkeiten, u.a. in der Rheinmetall AcademyProfessioneller Einarbeitungsprozess begleitet durch ein digitales Onboarding-ToolKONTAKTDETAILSZuständige/r Ansprechpartner/in: Nina Adams.