Studentische Hilfskraft Für Bild-auswertung Mit

vor 3 Wochen


Darmstadt, Deutschland Fraunhofer-Gesellschaft Vollzeit

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.

Das Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF in Darmstadt arbeitet mit Industrie und Forschung auf nationaler und internationaler Ebene an führender Stelle. Die Forschungsaufgaben des Instituts orientieren sich an konkreten Fragestellungen im Bereich der Betriebsfestigkeit, Systemzuverlässigkeit, Adaptronik und Kunststoffe.

Die Abteilung Baugruppen und Systeme des Fraunhofer LBF befasst sich mit der Simulation, Prüfung und Bewertung von Bauteilen, Baugruppen und Komplettsystemen vorwiegend aus dem Automobilbereich_._ Hierzu sollen in Zukunft Verfahren des Maschinellen Lernens eingesetzt werden, um Veränderungen an Bauteilen oder Prüfständen frühzeitig zu erkennen. Im Rahmen eines Forschungsprojekts soll ein Prozess zur Schadensdetektion und -analyse an Elastomerproben entwickelt werden. Ziel des Projektes ist, ein durch maschinelles Lernen trainiertes Modell zu erstellen, welches die Schadensanalyse anhand von bildgebenden, physikalischen sowie chemischen Verfahren und zusätzlich bereitgestellten Informationen (z.B. Beanspruchung oder Einsatzort) automatisch durchführt und die Schadensursachen selbstständig bewertet.

Für die Erstellung einer Machine Learning Pipeline zur Objekterkennung und Bilddatenauswertung sowie Integration weiterer Informationen in den Auswerteprozess sucht die Abteilung Baugruppen und Systeme **ab 1. März 2023 **für den Standort Darmstadt-Kranichstein **eine studentische Hilfskraft.**

**Was Sie bei uns tun**
- Recherche und Vergleiche von Machine Learning Verfahren zur Objekterkennung und -klassifizierung
- Recherche und Vergleiche von Verfahren zur Integration nicht-bildbasierter Informationen in Machine Learning Pipelines
- Preprocessing von Bilddaten
- Erstellung einer Machine Learning Pipeline zur Objekterkennung und Klassifizierung von Schadensbildern an Elastomeren (voraussichtlich mit YOLO und Python)
- Integration weiterer (nicht-bildbasierter) Informationen in die Machine Learning Pipeline
- Dokumentation und Präsentation der Vorgehensweise und der Ergebnisse

**Was Sie mitbringen**
- Studium der Fachrichtung Informatik, Ingenieurswissenschaften, Physik oder vergleichbar
- Gute Kenntnisse in Machine Learning/ Deep Learning-Verfahren, YOLO und Python zwingend erforderlich
- Kenntnisse in Bildverarbeitung und angewandter Object Detection
- Kenntnisse mit Gitlab und MS Azure wünschenswert

**Was Sie erwarten können**
- Eine praxisnahe Tätigkeit in einem Team aus Wissenschaftlern und Studenten
- Einen Einstieg in eine wissenschaftliche Karriere
- Verantwortungsvolle Aufgaben, mit denen Sie Ihre Kompetenzen ausbauen

Die Stelle ist zunächst auf** 6** Monate befristet. Wir streben jedoch eine längerfristige Zusammenarbeit an.
Die monatliche Arbeitszeit beträgt 40 Stunden. Die Arbeit findet vor Ort in Darmstadt-Kranichstein statt.

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Ihre Bewerbung hat nur dann Chancen, wenn sie besonders aussagekräftig ausformuliert ist - bitte schicken Sie uns alle Noten, alle Inhalte Ihrer Arbeiten, Ihre Zeugnisse (letzten Notenspiegel und Arbeitszeugnisse) und ein ausformuliertes Anschreiben, in dem Sie auch vermerken, wie viele Stunden Sie pro Monat arbeiten möchten und ab wann ein Eintritt möglich wäre. Bitte senden Sie uns Ihre Bewerbungsunterlagen ausschließlich online über den untenstehenden Link zu. Im besten Fall lernen wir uns bald persönlich kennen

**Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne**:
Christiane Schäfer
Telefon: +49 6151 705-466

Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF

Kennziffer: 63328 Bewerbungsfrist:



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