Das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) ist eines der weltweit führenden Forschungsinstitute für mobile und stationäre Kommunikationsnetzwerke und für die Schlüssel-Technologien der Zukunft. Unsere Kompetenzbereiche haben wir konsequent auf derzeitige und künftige Markt- und Entwicklungsanforderungen ausgerichtet.

• Testen neuer Deep-Learning-Architekturen für 3D-Rekonstruktion und Szenenverständnis
• Analyse und Vorverarbeitung verschiedener Datentypen (3D-Punktwolken, Bilder, Tiefenkarten etc.)
• Sichtung aktueller Fachliteratur zu 3D Gaussian Splatting, NeRF und verwandten Technologien
• Orchestrierung und Dokumentation von Deep-Learning-Experimenten
• Verarbeitung und Visualisierung großer Mengen an 3D-Daten
• Angewandte Forschung in spannenden Projekten
• Vorbereitung von Präsentationen
• Testen von Software und Frameworks für 3D-Rekonstruktions-Pipelines

• Masterstudium (Berlin/Brandenburg) der Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Elektrotechnik oder einem verwandten Fachgebiet
• Ausgeprägte Expertise im Bereich Computer Vision mit Schwerpunkt auf modernen Verfahren der 3D-Rekonstruktion
• Umfassende PyTorch-Erfahrung: Sicheres Training von Machine-Learning-Modellen auf Einzel- und Multi-GPU-Setups sowie routinierter Umgang mit bestehenden Codebasen zur schnellen Inbetriebnahme von Trainingspipelines
• Vertieftes Forschungsinteresse in einem oder mehreren der folgenden Themenfelder: 3D Gaussian Splatting, Neural Radiance Fields (NeRF), 3D-Szenenverständnis, Multimodales Lernen, Self-Supervised Learning, allgemeine Computer Vision
• Erfahrung in der Frontend-Entwicklung mit Three.js für anspruchsvolle 3D-Visualisierungen (stark wünschenswert)
• Kenntnisse in Rust zur Entwicklung leistungsoptimierter Anwendungen (von Vorteil)
• Fundiertes Verständnis der Grundlagen des Deep Learning
• Ausgeprägte Datenverarbeitungskompetenz in Python inklusive sicherem Umgang mit NumPy, Pandas, SQL, Bash, Docker, git und weiteren relevanten Tools
• Hohe Bereitschaft umfangreiche und unstrukturierte Datensätze systematisch aufzubereiten
• Freude an klar strukturiertem, wartbarem und hochwertigem Code
• Sorgfältige und verantwortungsbewusste Arbeitsweise bei der Implementierung, Verifikation und Dokumentation von Algorithmen
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Bereitschaft, mindestens 3 Tage pro Woche vor Ort im Fraunhofer HHI Accelerator bei Silicon Allee in Berlin zu arbeiten

• Extrem interessante Herausforderungen in einem wissenschaftlich und zugleich unternehmerisch geprägten Umfeld
• Attraktives Gehalt
• Moderner und exzellent ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
• Offene und sehr kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
• Flexible Arbeitszeiten
• Möglichkeiten zum Homeoffice