Masterand im Bereich Maschinelles Lernen (w/m/d)

Sie sind Student eines naturwissenschaftlichen Studiengangs und streben eine interessante Abschlussarbeit in der Industrie an?

Sie arbeiten eigenständig und mit hoher Eigenmotivation? Im CTO-Team der HENSOLDT Sensors GmbH am Standort Ulm suchen wir einen engagierten Studenten (w/m/d) für die Analyse und Anwendung von maschinellen Lernverfahren zur Simulation fotorealistischer Bilddaten im visuell-optischen und infraroten Spektrum. Im Fokus stehen dabei Verfahren des Deep Learning, die aus realen Trainingsdaten lernen, und simulierte Texturen fotorealistisch aussehen zu lassen. Im Rahmen Ihrer Tätigkeit bei uns arbeiten Sie mit Videodaten modernster Sensoren in enger Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam. Dabei bewegen Sie sich nahe am Stand der Technik im Bereich der fotorealistischen Simulation von Bilddaten und ggf. darüber hinaus. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Ihre Aufgaben

• Analyse des aktuellen Standes der Technik für Deep Learning basierte Verfahren zur fotorealistischen Simulation von Bilddaten
• Nutzbarmachung und Weiterentwicklung vielversprechender Verfahren
• Erzeugung und Analyse von Trainingsdatenmengen, die aus realen und simulierten Daten (z.B. Unigine, Unreal) bestehen
• Implementierung, Anpassung und Optimierung geeigneter Verfahren in Python bzw. C/C++ sowie mit PyTorch bzw. TensorFlow
• Evaluation und Vergleich der entwickelten Verfahren mit dem Stand der Technik
• Dokumentation der Ergebnisse

Ihr Profil

• Immatrikulierter Student (w/m/d) der Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mathematik oder eines ähnlichen Studienfaches
• Abgeschlossenes Grundstudium oder Bachelorstudium
• Gute Programmierkenntnisse in Python und/oder C/C++
• Grundkenntnisse in Deep Learning Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow sind wünschenswert
• Grundkenntnisse in den Bereichen Bildverarbeitung (Computer Vision) und Maschinelles Lernen sind wünschenswert
• Fundierte Deutsch- und Englischkenntnisse

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