MASTERARBEIT MONOKULARE TIEFENSCHÄTZUNG MITTELS DEEP LEARNING UND COMPUTER VISION

Das Fraunhofer-Anwendungszentrum »Vernetzte Mobilität und Infrastruktur« widmet sich aktuellen und zukunftsweisenden Fragestellungen zum automatisierten und kooperativen Fahren und Fliegen. Dabei werden vielfältige Kompetenzen auf den Gebieten der Sensorik, der Kommunikation sowie der Künstlichen Intelligenz gebündelt, Synergien mit der Hochschule und der ansässigen Industrie genutzt sowie enge Kooperationen mit der Stadt Ingolstadt und ihren Partnern angestrebt. Mit der Forschung zur urbanen Luftmobilität erschließt das Anwendungszentrum weitere Technologiefelder im Bereich der autonomen Systeme, Digitalisierung im Verkehr sowie Fahrzeug- und Verkehrssicherheit.

Was Du bei uns tust

Für unsere aktuellen Projekte suchen wir exzellente Studentinnen und Studenten, die ihre Abschlussarbeit auf dem Feld Computer Vision und Deep Learning schreiben möchten. Im Rahmen der Arbeit(en) sollen Cutting-Edge-Methoden zur monokularen Tiefenschätzung entwickelt werden, die in der Umfeldwahr-nehmung von autonomen Drohnen Anwendung finden.

Was Du mitbringst

• Studium der Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Elektro- und Informationstechnik oder einer verwandten Fachrichtung
• starker Hintergrund auf den Bereichen Deep Learning und Computer Vision
• ausgezeichnete Studienleistungen
• sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch und/oder TensorFlow
• eigene Arbeiten auf dem Gebiet der Computer Vision
• tiefgehendes Verständnis von Neuronalen Netzen und Transformer-Architekturen
• strukturierte, eigenverantwortliche und ergebnisorientierte Arbeitsweise
• Ehrgeiz, Kreativität und Engagement im Arbeitsalltag
• hohe Motivation und Teamfähigkeit
  
  
  

Was Du erwarten kannst

• anspruchsvolle Aufgaben in hochaktuellen und anwendungsrelevanten Themengebieten
• interdisziplinäre Forschung an zukunftsträchtigen Technologien
• fachgerechte Betreuung
• angemessene Vergütung und flexible Arbeitszeiten
• eine moderne Forschungsinfrastruktur
• flexible Arbeitszeiten
• ein junges, dynamisches Team in einem offenen und kollegialen Arbeitsumfeld
  
  
  

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Themen-felder 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.

Das Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI in Dresden beschäftigt in fünf Abteilungen ca. 150 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler. Eng kooperiert das Institut mit der TU Dresden, der TU Bergakademie Freiberg sowie der Technischen Hochschule Ingolstadt.

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.

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 Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Bitte wende Dich bei Fragen unter Angabe der Kennziffer IVI-Hiwi-00699 an:

Markus Gross

Fraunhofer-Anwendungszentrum »Vernetzte Mobilität und Infrastruktur«

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Stauffenbergstraße 2a

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Postanschrift

Technische Hochschule Ingolstadt

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www.ivi.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme IVI

www.ivi.fraunhofer.de

Kennziffer: Hiwi-00699 Bewerbungsfrist: