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KIT) und Benno Avino (heliopas.ai GmbH

Konsumgüter, Handel

Stuttgart

  • Art der Anstellung: Studierende
  • Remote
  • Zu den Ersten gehören

Abschlussarbeit Biomasse - Deep Learning / Python / Home Office (m/w/d) in Stuttgart

Über diesen Job

Abschlussarbeit Biomasse - Deep Learning / Python / Home Office (m/w/d) in Stuttgart

Über das UnternehmenAls junges Karlsruher Startup helfen wir Landwirten, mit weniger Düngemitteln und Pestiziden auf Unwetter und Pflanzenkrankheiten zu reagieren. Auf diese Weise können wir die Welt ernähren und gleichzeitig weniger verschmutzen. Dazu überwachen wir weltweit landwirtschaftliche Felder mit Satelliten und künstlicher Intelligenz. Unsere Feldüberwachung versteht die Realität auf dem Feld und warnt vor Krankheiten und Unkräutern, bevor sie sich ausbreiten!Was bieten wir dir?Ein aktuelles, praxisrelevantes Forschungsthema mit echter WirkungEnge Betreuung durch Dr. Till Riedel (TECO, KIT) und Benno Avino (heliopas.ai GmbH)Deep-Learning Workstation und wissenschaftliche FreiheitWas erwartet

Über das Unternehmen
Als junges Karlsruher Startup helfen wir Landwirten, mit weniger Düngemitteln und Pestiziden auf Unwetter und Pflanzenkrankheiten zu reagieren. Auf diese Weise können wir die Welt ernähren und gleichzeitig weniger verschmutzen. Dazu überwachen wir weltweit landwirtschaftliche Felder mit Satelliten und künstlicher Intelligenz. Unsere Feldüberwachung versteht die Realität auf dem Feld und warnt vor Krankheiten und Unkräutern, bevor sie sich ausbreiten!

Was bieten wir dir?

  • Ein aktuelles, praxisrelevantes Forschungsthema mit echter Wirkung
  • Enge Betreuung durch Dr. Till Riedel (TECO, KIT) und Benno Avino (heliopas.ai GmbH)
  • Deep-Learning Workstation und wissenschaftliche Freiheit

Was erwartet dich?

  • Du erstellst einen großen Datensatz (InVeKoS von NRW oder Niedersachsen) und entwickelst ein Modell zur Vorhersage der Biomasse von z.B. Kartoffelpflanzen, basierend auf multispektralen Satellitendaten (Sentinel-2)
  • Du vergleichst verschiedene Modellarchitekturen, darunter rekurrente Netzwerke (z. B. LSTM), Attention-basierte Modelle (z. B. Transformer, ViT, Swin-Transformer) und State-Space-Modelle
  • Du setzt Foundation Modelle ein, um die Vorhersagequalität zu verbessern
  • Du untersuchst zusätzliche Satellitenprodukte (z. B. Thermal- und SAR-Daten) auf ihre Auswirkungen auf die Modell-Performance

Was solltest du mitbringen?

  • Du hast gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning und Computer Vision
  • Du verfügst über gute Programmierkenntnisse in Python und NumPy
  • Du hast erste Praxis-Erfahrungen mit Deep Learning Frameworks (PyTorch, TensorFlow) und GIS-Anwendungen, was hilfreich ist

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Extra Informationen

Status
Offen
Ausbildungsniveau
Hochschule/Universität
Standort
Stuttgart
Jobart
Praktikum
Veröffentlicht am
09-09-2025
Führerschein erforderlich?
Auto erforderlich?
Motivationsschreiben erforderlich?
Nein
Sprachkenntnisse
Deutsch

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