Masterarbeit: Enhanced Reflective Pulse Oximetry Using Hardware and Machine Learning

Masterarbeit: Enhanced Reflective Pulse Oximetry Using Hardware and Machine Learning

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KARRIERE IN DER MIKROTECHNIKFORSCHUNG – GROSSE CHANCEN MIT KLEINEN STRUKTUREN!

VERÄNDERUNG STARTET MIT UNS.

Möchtest Du mit Wissenschaft die Welt verändern? Dann ist das Fraunhofer‑Institut für Elektronische Mikrosysteme und Festkörper‑Technologien EMFT der ideale Ort für Deine Karriere!

Mit rund 190 hochqualifizierten Mitarbeitenden an unseren Standorten München, Oberpfaffenhofen und Regensburg vereinen wir langjährige Erfahrung mit umfassendem Know‑how in Mikroelektronik und Mikrosystemtechnik. Unser breites Technologieangebot reicht von fortschrittlichen Halbleiterprozessen über MEMS-Technologien bis hin zu innovativer 3D‑Integration und Folienelektronik.

Diese Nano‑ und Mikrotechnologien bilden die Grundlage unserer vielfältigen Kompetenzfelder, die Sensorik, Schaltungsdesign, Systemlösungen mit KI, Analyse und Test sowie Mikropumpen umfassen.

Durch die enge Zusammenarbeit unserer ExpertInnen entstehen nicht nur wegweisende Innovationen, sondern auch Synergien, die das Fraunhofer EMFT in die Lage versetzen, die komplexen Herausforderungen unserer Zeit effektiv zu meistern.

Das Spin‑Off SoreAlert entwickelt ein smartes Pflaster, das Dekubiti verhindert, bevor sie entstehen. Damit wird Patienten geholfen, Pflegende der Arbeitsalltag erleichtert und das Gesundheitssystem entlastet. Ein zentraler Aspekt des smarten Pflasters ist ein reflektives Pulsoximeter, das unter anderem zur Überwachung der Hautdurchblutung genutzt wird.

Zur Unterstützung unseres Teams bei der Forschung und Entwicklung suchen wir ab sofort einen motivierten Studenten oder eine motivierte Studentin.

Hier sorgst Du für Veränderung

• Studium an einer Universität oder Hochschule in der Fachrichtung Elektrotechnik und Informationstechnik, Informatik oder vergleichbar
• Gute Kenntnisse in elektronischem Hardware Design und Python
• Selbständige Arbeitsweise

Hiermit bringst Du Dich ein

• Du identifizierst die größten Einflussfaktoren auf die Signalqualität von reflektiven Pulsoximetern
• Du entwickelst elektronische Hardware mit verschiedenen Anordnungen von analogen Front Ends, Leuchtdioden und Photodetektoren
• Du nimmst Datensätze auf, mit denen die Anordnungen verglichen werden können
• Du wählst geeignete Algorithmen aus, um die Qualität der PPG‑Signale zu bewerten (Machine Learning, Python)

Was wir für Dich bereithalten

Wir bieten dir eine herausfordernde und abwechslungsreiche Forschungsaufgabe mit Verantwortung und Gestaltungsspielraum. In unserem jungen Spin‑off‑Team erhältst du aus erster Hand Einblicke in die Start‑up‑Welt Münchens. Du kannst eigene Akzente setzen und deine Ideen in Projekten realisieren. So kannst du dich wissenschaftlich, beruflich und persönlich weiterentwickeln.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied!

Nach Eingang Deiner Online‑Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht.

Fragen zu dieser Position beantwortet dir gerne:

Ferdinand Heinrich
ferdinand.heinrich@emft.fraunhofer.de
Tel.: +49 89 54759‑556
Fraunhofer‑Institut für Elektronische Mikrosysteme und Festkörper‑Technologien EMFT
www.emft.fraunhofer.de

Kennziffer: 82369 Bewerbungsfrist: 15.01.2026