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Abschlussarbeit Biomasse - Deep Learning / Python / Home Office (m/w/d)
Résumé du poste
Ein innovatives Start-up in Karlsruhe sucht einen Praktikanten (m/w/d) für eine Abschlussarbeit im Bereich Biomasse und Deep Learning. Du arbeitest an der Entwicklung von Vorhersagemodellen basierend auf Satellitendaten und hast die Möglichkeit, innovative Technologien und Methoden zu erlernen. Wir bieten eine enge Betreuung und wissenschaftliche Freiheit, sowie ein kreatives und praxisrelevantes Forschungsthema.
Prestations
Qualifications
- Gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning und Computer Vision.
- Gute Programmierkenntnisse in Python und NumPy.
- Erste Praxis-Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks (PyTorch, TensorFlow) und GIS-Anwendungen.
Responsabilités
- Erstellung eines Datensatzes zur Vorhersage der Biomasse von Kartoffelpflanzen.
- Vergleich verschiedener Modellarchitekturen wie LSTM und Transformer.
- Einsatz von Foundation Modellen zur Verbesserung der Vorhersagequalität.
- Untersuchung zusätzlicher Satellitenprodukte auf Modell-Performance.
Connaissances
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!
- 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
- 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
- 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
Unser Jobangebot Abschlussarbeit Biomasse – Deep Learning / Python / Home Office (m/w/d) klingt vielversprechend?
Workwise
- Es ist kein Abschluss erforderlich
- Du beherrschst Deutsch
Vertrag: praktikums
Stunden: 32–40
Anstellungsart: praktikums
Art des Stellenangebotes: Intern
* Le salaire de référence se base sur les salaires cibles des leaders du marché dans leurs secteurs correspondants. Il vise à servir de guide pour aider les membres Premium à évaluer les postes vacants et contribuer aux négociations salariales. Le salaire de référence n’est pas fourni directement par l’entreprise et peut pourrait être beaucoup plus élevé ou plus bas.