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Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS – Duisburg

Kurzbeschreibung der Position

Die Analyse von Sensor- und Zeitreihendaten mittels Künstlicher Intelligenz ist ein zentraler Forschungsschwerpunkt des Fraunhofer IMS. Im Fokus steht dabei insbesondere Self-Supervised Representation Learning. Mögliche Anwendungsfelder reichen von der Zustandsüberwachung und Qualitätskontrolle in industriellen Prozessen bis hin zur Auswertung medizinischer Sensordaten (z.B. Biosignale). Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit haben Sie die Möglichkeit, neueste KI- und Machine-Learning Methoden für die automatische Annotation von Sensor- und Zeitreihendaten zu erforschen und praktisch zu erproben.

Hauptaufgaben

  • Literaturrecherche und Einordung des aktuellen Stands der Technik
  • Analyse und Auswahl geeigneter Machine-Learning-Methoden für die Implementierung
  • Konzeption, Implementierung und Training von KI-/Machine-Learning-Modellen (z.B. in PyTorch)
  • Experimentelle Evaluierung an industriellen und medizinischen Daten

Qualifikationen und Fähigkeiten

  • Studium in den Bereichen Informatik, Elektrotechnik, Data Science, KI oder vergleichbarer Disziplinen
  • Sehr gute bis gute Studienleistungen
  • Kenntnisse in Machine Learning/Deep Learning
  • Gute Programmierkenntnisse in Python und eines gängigen ML-Frameworks (z.B. PyTorch, Tensorflow)
  • Ausgeprägte Eigeninitiative, Einsatzbereitschaft und Freude an experimenteller Forschung
  • Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit

Arbeitsort / Rahmenbedingungen

  • Zentrale Lage direkt neben dem Campus Duisburg (Linie 933: Haltestelle Universitätsstraße)
  • Vergütung, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeitmodell) und ein fester Urlaubsanspruch