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.

• Unterstützung bei der Entwicklung und Pflege von Inferenz-Pipelines für Machine Learning (Python, Docker)
• Mitarbeit bei der Automatisierung und Verwaltung unserer Infrastruktur mittels Ansible
• Forschung und Entwicklung an Transformer-basierten Modellen zur Verhaltensdetektion, • Segmentierung und Nachverfolgung
• Optimierung von Trainings- und Deployment-Workflows (PyTorch, Huggingface)
• Aufbau und Pflege von Analyse- und Reporting-Pipelines zur internen Evaluation
• Eigenverantwortliche Bearbeitung kleiner Projekte unter Anleitung erfahrener ML-Ingenieur*innen

• Eingeschriebene*r Student*in der Informatik, Data Science oder eines verwandten Studiengangs (Bachelor oder Master)
• Gute Kenntnisse in Python und Interesse an modernen ML-Workflows
• Begeisterung für angewandtes maschinelles Lernen, insbesondere im Bereich Computer Vision und Transformer-Modelle
• Eigenständige, strukturierte Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit
• Bereitschaft, mindestens 3 Tage pro Woche vor Ort im Fraunhofer HHI Accelerator in Berlin (Silicon Allee) zu arbeiten

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

Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.