Das erwartet Dich bei uns

Technologien im Bereich Machine Learning und Computer Vision sind sehr vielversprechend für die Lösung komplexer Problemstellungen in der Logistik. Es fehlt allerdings in vielen Fällen ein ausreichend großer, qualitativ hochwertiger Datensatz für die Anwendung solcher Methoden. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der simulativen Erzeugung geeigneter Trainingsdaten für die bildbasierte Schadenserkennung von Paketen. Die Qualität dieser synthetischen Daten wird quantifiziert, indem Methoden des maschinellen Lernens damit trainiert und die resultierenden Modelle an realen Daten getestet werden, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Die besten Modelle können dann helfen, beschädigte Pakete frühzeitig zu detektieren.

• Du führst eine umfassende Literaturrecherche zur bildbasierten Wahrnehmung in der Logistik durch.
• Du erforschst, wie die bestehende Rendering-Pipeline mit dem Fokus auf Realismus und Verformung von Paketen verbessert werden kann.
• Du generierst Daten und bewertest deren Qualität mittels der Evaluierung von Machine-Learning-Modellen auf realen Daten.

Das bringst Du mit

• Du verfügst über eine hohe Eigenmotivation und bringst gerne eigene Ideen ein.
• Du besitzt eine hohe Lernbereitschaft, bist teamfähig und hast Freude an selbstständigem Arbeiten.
• Du interessierst Dich für die anwendungsbezogene Umsetzung von Computer Vision und hast theoretische Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning Algorithmen.
• Du besitzt gute Programmierkenntnisse in Python.
• Optional: Du hast bereits Erfahrung mit einschlägigen Tools (z.B. Blender).
• Du verfügst über sehr gute Deutsch- oder Englisch-Kenntnisse  in Wort und Schrift.

Was wir Dir bieten

• Du hast die Möglichkeit, Dich bei diversen internen Formaten zu wissenschaftlichen Themen fachbereichsübergreifend auszutauschen.
• Du bekommst spannende Einblicke in unsere Forschung und kannst wertvolle Praxiserfahrung für den Einstieg ins Berufsleben sammeln.
• Wir nutzen die neueste Hard- und Software am FZI. Gemeinsam mit unseren wissenschaftlichen Mitarbeitenden arbeitest Du vor Ort in erstklassig ausgestatteten Forschungslaboren.
• Unser Miteinander ist geprägt von der Begeisterung für unsere Themen und gemeinsamen Werten. Wir sind alle per „Du“ und helfen uns gegenseitig. Bei uns kannst Du Dich einbringen und Themen vorantreiben.
• Eine motivierte und kompetente Betreuung ist uns wichtig. Dazu zählt für uns: sich ausreichend Zeit für Dich nehmen und Dich mit hilfreichem Feedback unterstützen.
• Mit unseren flexiblen Arbeitsformen hinsichtlich Arbeitszeit und Stundenumfang sowie unserer Regelung zum mobilen Arbeiten geben wir Dir die Freiheit, die Du benötigst, um Dein Privat- und Berufsleben zu vereinbaren.
• Deine Arbeitszeit und Vertragsdauer legen wir in gemeinsamer Absprache mit Dir fest.