Werkstudent*in Deep Learning/ Visual Computing/ Procedural Modelling

Zukunft. Gemeinsam. Entwickeln.

Die Gruppe Computer Vision & Graphics (CVG) der Abteilung Vision & Imaging Technologies (VIT) ist auf der Suche nach Studierenden zur Unterstützung von innovativen Verfahren im Bereich Deep Learning & Procedural Modelling. Die Gruppe entwickelt unter anderem Verfahren, die basierend auf spezialisierten Grammatiken strukturelle und topologische Informationen über Objekte aus visuellen Daten ableiten und so eine digitale Repräsentation von topologisch beschreibbaren Objekten erstellen. Werden Sie Teil unseres Teams und gehen Sie mit uns auf Forschungs- und Innovationsreise!

Was Sie bei uns tun

Im Rahmen dieses Vorhabens suchen wir Unterstützung für die Entwicklung innovativer Methoden der prozeduralen Rekonstruktion. Konkret zu folgenden Themen:

• Datenaufbereitung und synthetische Generierung von Daten
• Entwicklung von Modellen für die Rekonstruktion von L-Systemwörtern auf Basis von Reinforcement Learning oder Natural Language Processing

Es können auch Masterarbeiten in diesem Bereich vergeben werden.

Was Sie mitbringen

• Sie studieren im Master Informatik, Mathematik oder ein äquivalentes Fach an einer Berliner Universität oder Hochschule mit überdurchschnittlichen Leistungen
• Sie haben sehr gute Programmierfähigkeiten in Python und sind versiert im Umgang mit Deep Learning Frameworks wie Pytorch
• Sie haben ein tiefgründiges theoretisches Verständnis des maschinellen Lernens sowie von tiefen Neuronalen Netzwerken
• Sie haben Programmierfähigkeiten in C++ (inkl. openCV)
• Sie sind mit den Grundlagen der Computer Vision und digitaler Bildverarbeitung vertraut
• Sie haben Spaß an analytischem Denken
• Sie können selbstständig, sowie innerhalb eines Teams strukturiert arbeiten
• Sie bringen Kenntnisse in den Bereichen Reinforcement Learning und/oder Natural Language Processing mit

Was Sie erwarten können

• Zusammenarbeit innerhalb eines Teams von hoch motivierten Wissenschaftlern mit anerkannter Expertise auf dem Gebiet
• Eine wissenschaftlich erstklassige Arbeitsumgebung in einem führenden Forschungsinstitut mit einer offenen, ergebnisorientierten und kooperativen Arbeitsatmosphäre
• Die Möglichkeit, wertvolle Beiträge in der Spitzenforschung zu leisten und in konkrete Anwendungen zu bringen
• Mitwirkung in wissenschaftlichen Publikationen
• Flexible Arbeitszeiten
• Ausgezeichnete Hardware und Rechen-Ausstattung
• Möglichkeit der Anfertigung einer Masterarbeit
• Möglichkeiten für Homeoffice
• Umfangreiche Fortbildungs-, Gesundheits- und Sportangebote

Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.

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.

Die monatliche Arbeitszeit beträgt 80 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich über unsere Recruiting Platform.

Bitte laden Sie vollständige Unterlagen hoch. Wir benötigen eine aktuelle Studienbescheinigung/Immatrikulation und relevante Abschlüsse (bei Master Studenten z.B. das Bachelor Zeugnis). Falls Sie nicht deutscher Staatsbürger sind, fügen Sie bitte außerdem Ihren aktuellen Aufenthaltstitel bei.

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte:

Jannes Magnusson
jannes.magnusson@hhi.fraunhofer.de

Anna Hilsmann
anna.hilsmann@hhi.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI

www.hhi.fraunhofer.de

Kennziffer: 78543
Bewerbungsfrist: 30.04.2025