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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe Forschung und Entwicklung im Bereich maschinelles Lernen für die inverse Gestaltung von Nanophotonik durch.
- Arbeitgeber: Fraunhofer IOSB, führendes Forschungsinstitut in Deutschland mit innovativer Teamkultur.
- Mitarbeitervorteile: Gute Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr, offene Arbeitsatmosphäre und Möglichkeit zur Remote-Arbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit modernster Technologie und bringe deine Ideen ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Starker Hintergrund in maschinellem Lernen und Immatrikulation in einem Masterprogramm.
- Andere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten und intensive Unterstützung in einem dynamischen Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1985 - 1985 € pro Monat.
Würden Sie gerne Erfahrung in einem modernen und professionellen Team sammeln und aus erster Hand erfahren, wie Forschung und Entwicklung im Bereich der computergestützten Bildverarbeitung funktioniert? Dann sind Sie hier genau richtig! Am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnologien und Bildauswertung IOSB verwandeln wir die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse in technische Innovationen und helfen, die Zukunft zu gestalten.
Meta-Oberflächen spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von ultrakompakten und multifunktionalen Linsen sowie in anderen Anwendungen. Der Designprozess für Metasurfaces ist aufgrund der umfangreichen Designoptionen und zeitaufwändigen elektromagnetischen Simulationen herausfordernd. Generative tiefe neuronale Netzwerke haben bedeutende Fortschritte gemacht und können für das inverse Design von nanophotonischen Geräten genutzt werden.
Verantwortlichkeiten- Literaturrecherche zu aktuellen Machine-Learning-Bibliotheken und -Frameworks.
- Forschung und Entwicklung von Machine-Learning-Modellen für das inverse Design von Nanophotonik.
- Optimierung und Bewertung der Modellleistung für reale Anwendungen.
- Dokumentation der entwickelten Algorithmen und Ergebnisse.
- Starker Hintergrund in Machine Learning und Deep-Learning-Techniken.
- Einschreibung in ein Masterprogramm (Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Optik und Photonik oder ein vergleichbares Feld).
- Vertrautheit mit generativen Modellen.
- Freude am Lernen neuer Themen und an der Einbringung eigener Ideen.
- Gute Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr.
- Eine offene und kollegiale Arbeitsatmosphäre mit intensiver Unterstützung.
- Arbeiten an der Schnittstelle zwischen gegenwärtigen Technologien und zukünftigen Innovationen.
- Zusammenarbeit mit Industriepartnern.
- Die Möglichkeit, remote zu arbeiten (in Absprache mit Ihrem Vorgesetzten).
- Ein hohes Maß an Eigenverantwortung und die Chance, eigene Ideen umzusetzen und einzubringen.
Wir schätzen und fördern die Vielfalt der Fähigkeiten unserer Mitarbeiter und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, Ethnie, Religion oder Behinderung. Schwerbehinderte Personen erhalten bei gleicher Eignung Vorrang.
Bereit für eine Veränderung? Bewerben Sie sich jetzt und machen Sie einen Unterschied! Sobald wir Ihre Online-Bewerbung erhalten haben, erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung, und wir werden uns so schnell wie möglich bei Ihnen melden, um Ihnen die nächsten Schritte mitzuteilen.
KontaktB. Chia-Wei Chen
Telefon: +49 721 609 1590
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnologien und Bildauswertung IOSB
Nummer: 82594
Bewerbungsfrist: (wird noch bekannt gegeben)
Master thesis: Inverse design of nanophotonic through generative deep learning models Arbeitgeber: Fraunhofer IOSB
Kontaktperson:
Fraunhofer IOSB HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Master thesis: Inverse design of nanophotonic through generative deep learning models
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Fragen, die du im Vorstellungsgespräch stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse und hilft dir, mehr über das Team und die Projekte zu erfahren.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich darauf vor, deine bisherigen Erfahrungen und Projekte zu präsentieren. Zeig, wie deine Kenntnisse in maschinellem Lernen und generativen Modellen direkt auf die Anforderungen der Masterarbeit zutreffen.
✨Tipp Nummer 3
Netzwerke mit anderen Studierenden oder Fachleuten in deinem Bereich. Oft erfährt man durch persönliche Kontakte von spannenden Möglichkeiten und kann wertvolle Tipps bekommen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtigen Leute gelangt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master thesis: Inverse design of nanophotonic through generative deep learning models
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben!: Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir die neuesten Entwicklungen im Bereich der generativen Deep Learning Modelle an. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist und dich mit dem Thema auseinandergesetzt hast.
Sei kreativ!: Wenn du deine Motivation und Ideen in das Anschreiben einbringst, wird das deine Bewerbung hervorheben. Zeig uns, wie du die Herausforderungen im Design von Metasurfaces angehen würdest!
Dokumentation ist der Schlüssel!: Achte darauf, dass du alle relevanten Erfahrungen und Projekte gut dokumentierst. Wir wollen sehen, was du bereits erreicht hast und wie du deine Kenntnisse in der Praxis angewendet hast.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt, ist, sie direkt über unsere Website einzureichen. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fraunhofer IOSB vorbereitest
✨Mach dich mit dem Unternehmen vertraut
Informiere dich über die Fraunhofer-Gesellschaft und ihre Forschungsbereiche, insbesondere über das Fraunhofer IOSB. Verstehe, wie sie moderne Technologien in der Nanophotonik entwickeln und welche Rolle generative Deep Learning Modelle dabei spielen.
✨Bereite deine Fragen vor
Überlege dir spezifische Fragen zu den Projekten, an denen du arbeiten würdest, und zu den Technologien, die verwendet werden. Das zeigt dein Interesse und deine Motivation für die Masterarbeit und hilft dir, einen tieferen Einblick in die Arbeit des Instituts zu bekommen.
✨Präsentiere deine Kenntnisse
Stelle sicher, dass du deine Erfahrungen mit maschinellem Lernen und Deep Learning klar kommunizierst. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren, und erkläre, wie du diese Kenntnisse in der Praxis anwenden kannst.
✨Sei bereit, deine Ideen zu teilen
Zeige deine Begeisterung für neue Themen und bringe eigene Ideen ein. Diskutiere, wie du innovative Ansätze zur Optimierung von Modellen für die inverse Gestaltung von Nanophotonik entwickeln könntest. Das zeigt, dass du proaktiv bist und einen wertvollen Beitrag leisten möchtest.