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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Support our team in evaluating and generating synthetic datasets for machine learning.
- Arbeitgeber: Join the Fraunhofer Institute, a leader in tech innovation shaping the future.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible hours, attractive pay, and the option to work remotely.
- Warum dieser Job: Gain hands-on experience in autonomous mobility tech and contribute to impactful research.
- Gewünschte Qualifikationen: Must be enrolled in a relevant degree with basic Python skills and some software development experience.
- Andere Informationen: Opportunity to write your thesis and work in a diverse, supportive team.
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Werkstudent*in im Bereich maschinelles Lernen für synthetische Sensordaten
Die Fraunhofer-Gesellschaft ( betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32.000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.
Du suchst nach einer Möglichkeit, neben dem Studium praktische Erfahrung zu sammeln und hast Lust, unser Team als studentische Hilfskraft zu unterstützen? Am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB machen wir aus neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen technische Innovationen und wollen so unseren Beitrag dazu leisten, die Zukunft zu gestalten.
Die Stelle ist in unserer Forschungsgruppe \“Automotive & Simulation\“ angesiedelt, die an der Entwicklung und Erprobung von Technologien für autonome Mobilität arbeitet. Insbesondere wird hier die offene Simulationsplattform OCTANE entwickelt, gemeinsam mit breit gefächerten Partnern aus Industrie und Forschung. Aktuelle Anwendungen reichen von automatisierten Straßenfahrzeugen über Schienenfahrzeuge und Drohnen bis hin zu Verkehrszählungen – und von der komplexen Simulation interagierender Gesamtsysteme bis insbesondere hin zur Erzeugung simulierter Sensordaten (Kamera, Laserscanner, Radar) für maschinelles Lernen.
Unsere synthetischen Datensätze veröffentlichen wir mit entsprechenden Benchmarks und Evaluationen unter und forschen anhand dieser, die Qualität synthetischer Daten zu quantifizieren. Hier kommst du ins Spiel: Mit deiner Unterstützung erhoffen wir uns, die Benchmarks noch umfangreicher zu gestalten, sowie die Erzeugung der synthetischen Datensätze durch Textursynthetisierung mit generativen neuronalen Netzen zu verbessern. Das Thema eignet sich somit sowohl für Einsteiger, um theoretisches Wissen über maschinelles Lernen praktisch zu erproben, als auch für Fortgeschrittene, um neue Architekturen generativer neuronaler Netze anzuwenden sowie anzupassen und selbstständig neue Lösungen zu finden.
Du bist neugierig geworden? Dann bewirb dich bei uns! Nur zehn Minuten Fußweg vom Campus Süd des KIT entfernt wartet deine Chance, im dynamischen Forschungsumfeld eines renommierten Instituts mitzuarbeiten.
Was Du bei uns tust
- Du evaluierst und benchmarkst synthetische Datensätze.
- Damit einhergehend recherchierst du ggf. neue Ansätze und Architekturen für Deep Learning / neuronale Netze in wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
- Du implementierst und trainierst generative neuronale Netzwerke zur Textursynthetisierung.
- Je nach Interesse kannst du an der Erzeugung neuer synthetischer Datensätze mitwirken und dich an wissenschaftlichen Veröffentlichungen auf internationalen Konferenzen beteiligen.
Was Du mitbringst
- Du bist immatrikuliert (Uni / FH) und studierst Informatik oder eine vergleichbare Fachrichtung.
- Du hast grundlegende Python-Kenntnisse und bereits erste Erfahrungen in der Softwareentwicklung (z. B. durch die Mitarbeit an Open-Source- oder anderen Software-Projekten) gesammelt.
- Du besitzt grundlegendes theoretisches Vorwissen im Bereich neuronaler Netzwerke und Deep Learning.
- Idealerweise kannst du schon erste Erfahrungen mit PyTorch oder TensorFlow vorweisen, das ist aber nicht zwingendermaßen erforderlich.
- Du bist bereit, dich selbstständig in neue Themengebiete und bestehenden Code einzuarbeiten, und hast Lust, Neues dazuzulernen.
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Was Du erwarten kannst
- Ideale Lage : Nur wenige Minuten Fußweg vom KIT-Campus Süd und sehr gute Anbindung an den ÖPNV.
- Flexible Arbeitszeiten : Dein Studium steht an erster Stelle – wir finden gemeinsam den passenden Rahmen.
- Attraktive Vergütung : Nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
- Kombination aus mobiler Arbeit und Arbeit vor Ort : Eine regelmäßige Präsenz in Karlsruhe ist jedoch Voraussetzung.
- Praxisnahe Projekte : Einen spannenden Einblick in die Entwicklung und Erprobung von Technologien für autonome Mobilität.
- Individuelle Betreuung und interdisziplinäres Team : Profitiere von unserer professionellen Begleitung und einem offenen, kommunikativen Austausch im Team.
- Freiraum für Ideen : Hohes Maß an Eigenverantwortung und die Möglichkeit, aktiv eigene Ideen einzubringen.
- Option auf Abschlussarbeit : Nach Absprache hast du auch die Möglichkeit, deine Bachelor- oder Masterarbeit bei uns zu schreiben.
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 maximal 80 Stunden. Die Stelle ist befristet ausgeschrieben, mit der Möglichkeit der Verlängerung. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
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!
Bei Fragen wende dich sehr gerne an:
Anne Sielemann
E-Mail:
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
#J-18808-Ljbffr
Werkstudent*in im Bereich maschinelles Lernen für synthetische Sensordaten Arbeitgeber: Fraunhofer Gesellschaft
Kontaktperson:
Fraunhofer Gesellschaft HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent*in im Bereich maschinelles Lernen für synthetische Sensordaten
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen oder Professoren, die bereits Erfahrungen im Bereich maschinelles Lernen haben. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu unserem Team herstellen.
✨Tip Nummer 2
Setze dich intensiv mit den Technologien auseinander, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie PyTorch oder TensorFlow. Es kann hilfreich sein, kleine Projekte oder Tutorials zu diesen Themen zu absolvieren, um deine Kenntnisse zu vertiefen.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der synthetischen Sensordaten und autonomen Mobilität. Das zeigt nicht nur dein Interesse, sondern hilft dir auch, während des Gesprächs gezielte Fragen zu stellen.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, deine bisherigen Erfahrungen in der Softwareentwicklung zu präsentieren. Überlege dir konkrete Beispiele, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast oder an Projekten gearbeitet hast, die relevant für die Stelle sind.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent*in im Bereich maschinelles Lernen für synthetische Sensordaten
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Programmierkenntnisse: Da grundlegende Python-Kenntnisse und Erfahrungen in der Softwareentwicklung wichtig sind, solltest du diese Fähigkeiten in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorheben. Nenne konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du gesammelt hast.
Zeige Interesse an maschinellem Lernen: Erkläre in deinem Anschreiben, warum du dich für maschinelles Lernen interessierst und wie du dein theoretisches Wissen praktisch anwenden möchtest. Verweise auf spezifische Technologien oder Ansätze, die dich besonders ansprechen.
Gestalte ein ansprechendes Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation und Eignung für die Stelle klar darstellt. Verwende eine freundliche, aber professionelle Sprache und achte darauf, dass es gut strukturiert ist.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fraunhofer Gesellschaft vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen und generative neuronale Netze vertraut. Zeige während des Interviews, dass du die Technologien, die in der Forschungsgruppe verwendet werden, verstehst und bereit bist, dich weiter einzuarbeiten.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in der Softwareentwicklung oder im Umgang mit Python gesammelt hast. Sei bereit, diese im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie sie auf die Stelle zutreffen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und der Forschungsgruppe. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten oder Herausforderungen, mit denen das Team konfrontiert ist.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Betone deine Bereitschaft, neue Themen zu erlernen und dich in bestehende Codebasen einzuarbeiten. Dies ist besonders wichtig für eine Werkstudentenstelle, da du oft mit neuen Technologien und Ansätzen arbeiten wirst.
