Studentische Hilfskraft für das Projekt VisPer

Das ist der Job

Aufgaben • Implementierung und Anwendung von Computer-Vision-Ansätzen, u.a.: • Objekterkennung (z.

Accuracy, BAC, Brier, mAP, ROC, AUC, uvm.) sowie Funktionaltests • Entwicklung von UIs und WebApps mittels gängiger Frameworks (fastHTML, Streamlit, Gradio, Svelte, Flask/FastAPI) • Mitarbeit in öffentlich geförderten und/oder direkt durch Industriepartner beauftragten Projekten Dein Beitrag Hiermit bringst Du Dich ein. • Studium der Informatik, Mathematik oder eines verwandten Fachgebiets mit Fokus auf Maschinelles Lernen und idealerweise Computer Vision • Fundierte Kenntnisse in ML: • Vertraut mit verschiedenen Architekturen von Neuronalen Netzen (insbesondere Vision-Transformer und CNNs) • Vertraut mit grundlegenden Begriffen und Konzepten in ML (insb.

Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Das brauchst du

Klassifikation, Hyperparameter-Optimierung, Fine-Tuning, Evaluierung von Modellen) • Fundierte Kenntnisse in Python sind zwingend erforderlich und werden im Interview geprüft • Von Vorteil: Fähigkeit, Methoden und Verfahren aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen eigenständig umzusetzen • Von Vorteil: Wissen und Erfahrung im Bereich Cybersicherheit • Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellen • Ausgeprägtes analytisches Denken Was wir für Dich bereithalten • Flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit Deinem Studium vereinbaren lassen • Eine inspirierende Arbeitsumgebung mit modernster Infrastruktur • Die Möglichkeit, praktische Erfahrung zu sammeln und wertvolle Kontakte in der Forschung zu knüpfen • Die monatliche Arbeitszeit beträgt 40 bis 80 Stunden, je nach Absprache Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.

Darum lohnt es sich

Overview Das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT gehört zu den führenden Forschungs- und Entwicklungseinrichtungen für Cyber-Sicherheit in Deutschland und Europa und ist Teil von ATHENE, dem nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit. Unser gemeinsames Ziel: die Welt von morgen sicherer zu machen.

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte. Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess.

Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT Kennziffer: 82917 Bewerbungsfrist: ATHENE ist eine Kooperation der Fraunhofer-Gesellschaft mit der TU Darmstadt, der Hochschule Darmstadt und der Goethe-Universität Frankfurt. Veränderung gestalten Hier sorgst Du für Veränderung.

B. mittels YOLO, RT-DETRv2, u.a.) • Bildklassifikation anhand gängiger Architekturen (z. Transformer: ViT, Swin, DeiT; CNNs: ResNet, EfficientNet; GNNs: GraphConv, GAT) • Bildbeschreibung, visuelle Fragebeantwortung und multimodale Suche mittels Vision-Language-Modellen (VLMs) • Bildsegmentierung (z.

B. mittels SAM-3, DINO-3, u.a.) • Interaktive und erklärbare Klassifikationssysteme (RISE, GradCAM, EigenCAM, Integrated Gradients, ViT Shapley, etc.) • Umsetzung und Durchführung von Experimenten im Bereich Machine Learning (ML): • Daten säubern, vorbereiten, aufteilen, visualisieren, ggf.

Daten crawlen und scrapen • Anwenden (Implementierung gängiger ML-Verfahren wie z.B. Hyperparameter-Optimierung, Binary/Multi-Class/Multi-Label-Classification, Ensemble-Verfahren, ...) • Evaluierung/Benchmarking anhand standardisierter Metriken im Kontext von ML (z. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht.