Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein Echtzeitsystem zur Audioereigniserkennung im öffentlichen Verkehr.
- Arbeitgeber: IAV gestaltet die Mobilität von morgen nachhaltig und intelligent.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Technologien mit viel Verantwortung und Freiraum für Kreativität.
- Gewünschte Qualifikationen: Laufendes Studium in Data Science oder Informatik, Kenntnisse in Machine Learning und Python.
- Andere Informationen: Vielfalt und Chancengleichheit sind uns wichtig; wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Beschreibung des Unternehmens: Verändere, wie sich die Welt übermorgen bewegt. Wir machen die Mobilität nachhaltiger, intelligenter, sicherer. Wir machen sie digitalisierter, vernetzter und einfach besser für uns alle. Als Entwickler innovativer Technologien arbeiten wir schon lange mit den großen Namen der Mobilitäts- und Forschungswelt zusammen. Darüber hinaus erstreckt sich unser Wirken auf weitere Bereiche wie Robotik, Landwirtschaft, Energie- und Wasserwirtschaft. Dank einer unvergleichlichen Bandbreite an Themen wird es dir als MINT-Fachkraft bei uns nie langweilig. Entwickle dich in einem Umfeld, das mit erstklassiger technischer Infrastruktur ausgestattet ist. Wo du auf Forschergeist triffst, auf Freiraum für kreatives Arbeiten und ein offenes Miteinander. Und wo du genau die Karriereoptionen findest, die zu dir passen.
Stellenbeschreibung: Das Ziel dieser Thesis ist die Entwicklung eines Echtzeit-Audiosystems zur Verbesserung von Sicherheit und Schutz im öffentlichen Verkehr. Schließe dich unserem Team an, um ein Audioereigniserkennungssystem mit praktischen Anwendungen zu erstellen, das maschinelles Lernen nutzt, um Audioereignisse und Emotionen in dynamischen öffentlichen Verkehrsumgebungen zu identifizieren.
Deine Aufgaben:
- Audio-Daten mit Mikrofonarrays sammeln und analysieren, um Ereignis- und Emotionsmuster zu entdecken.
- Roh-Audio in handhabbare Segmente verarbeiten und bedeutungsvolle Merkmale für das Modellieren extrahieren.
- AI-Modelle für die Echtzeiterkennung von Ereignissen und Emotionen entwerfen und trainieren, mit dem Fokus auf die effiziente Identifizierung ungewöhnlicher Geräusche und Emotionen.
- Bestehende Modelle analysieren und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren.
- Das Modell in ein Live-System integrieren und eine effektive Leistung unter realen Bedingungen sicherstellen.
- Die Modelle testen und verfeinern, wobei Genauigkeit und Zuverlässigkeit mit relevanten Metriken bewertet werden.
Profilbeschreibung:
Notwendige Fähigkeiten:
- Aktuelle Studien im Bereich Data Science, Informatik oder verwandten Bereichen.
- Kenntnisse in maschinellen Lernframeworks (z.B. TensorFlow, PyTorch) und Modellentwicklung.
- Kenntnisse in Python, mit Erfahrung in Datenanalyse oder Audioverarbeitungstools (z.B. Pandas, Librosa).
- Strukturierte und gewissenhafte Arbeitsweise.
- Fähigkeit, selbstständig mit kontinuierlicher Anleitung zu arbeiten.
Gewünschte Fähigkeiten:
- Expertise in Deep Learning.
- Interesse an Audioverarbeitung und Anwendungen des maschinellen Lernens.
- Interesse an Echtzeitsystemen und Signalverarbeitung.
Wir bieten: Das spricht für uns: Als Student:in arbeitest du bei IAV nicht irgendwo, sondern mittendrin. In echten Projekten. An spannenden Zukunftsaufgaben. Voll integriert und im Schulterschluss mit IAV-Expert:innen. Viel Verantwortung und gleichzeitig viel Freiraum, um Uni und Arbeit zusammen zu bringen: So entstehen beste Perspektiven für deine berufliche Entwicklung. Bei attraktiver Vergütung nach unserem Haustarifvertrag. Uns sind Vielfalt und Chancengleichheit wichtig. Für uns zählt der Mensch mit seiner Persönlichkeit und seinen Stärken.
Master Thesis - AI Audio Event Detection Arbeitgeber: IAV

Kontaktperson:
IAV HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Master Thesis - AI Audio Event Detection
✨Tipp Nummer 1
Nutze Networking-Möglichkeiten, um Kontakte in der Branche zu knüpfen. Besuche Veranstaltungen oder Webinare, die sich mit Themen wie maschinellem Lernen und Audioverarbeitung beschäftigen. So kannst du wertvolle Einblicke gewinnen und möglicherweise sogar Empfehlungen für deine Bewerbung erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Setze dich intensiv mit den Technologien auseinander, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, insbesondere mit TensorFlow und PyTorch. Erstelle kleine Projekte oder Tutorials, um dein Wissen zu vertiefen und praktische Erfahrungen zu sammeln, die du im Gespräch anführen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu maschinellem Lernen und Audioverarbeitung übst. Überlege dir, wie du deine bisherigen Erfahrungen und Projekte in diesen Bereichen präsentieren kannst, um deine Eignung für die Masterarbeit zu unterstreichen.
✨Tipp Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der Audioereigniserkennung und des maschinellen Lernens. Zeige in deinem Gespräch, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch ein Interesse an den neuesten Technologien und deren Anwendungen hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master Thesis - AI Audio Event Detection
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du alle notwendigen Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Masterarbeit interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse im Bereich der Datenwissenschaft und maschinellen Lernens dazu passen.
Betone relevante Fähigkeiten: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Kenntnisse in Python, maschinellen Lernframeworks und Audioverarbeitung hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei IAV vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Informiere dich über die Ziele und Werte des Unternehmens. Zeige im Interview, dass du die Vision der Mobilität der Zukunft verstehst und wie deine Masterarbeit dazu beitragen kann.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte Fragen zu deinen Kenntnissen in maschinellem Lernen und Audioverarbeitung. Sei bereit, spezifische Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch zu diskutieren und Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Projekte vor, insbesondere solche, die sich mit Datenanalyse oder Audioverarbeitung befassen. Dies zeigt dein praktisches Wissen und deine Erfahrung.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Zeige Interesse an der Position, indem du am Ende des Interviews nach dem weiteren Verlauf des Auswahlprozesses fragst. Das zeigt dein Engagement und deine Vorfreude auf die Möglichkeit, Teil des Teams zu werden.