Student Assistant for the VisPer Project

Kurzbeschreibung der Position

Implementierung und Anwendung von Computer-Vision-Ansätzen, einschließlich Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bildbeschreibung, visueller Fragebeantwortung und multimodaler Suche. Entwicklung von UIs und WebApps.

Hauptaufgaben

• Implementierung und Anwendung von Computer-Vision-Ansätzen (z.B. YOLO, RT-DETRv2, Transformers, CNNs, GNNs, SAM-3, DINO-3).
• Durchführung von Experimenten im Bereich Machine Learning (ML): Datenbereinigung, -vorbereitung, -aufteilung, -visualisierung, ggf. Crawling und Scraping.
• Evaluation/Benchmarking basierend auf standardisierten Metriken im Kontext von ML (z.B. Genauigkeit, BAC, Brier, mAP, ROC, AUC).
• Entwicklung von UIs und WebApps mit gängigen Frameworks (fastHTML, Streamlit, Gradio, Svelte, Flask/FastAPI).
• Teilnahme an öffentlich geförderten und/oder direkt von Industriepartnern beauftragten Projekten.

Qualifikationen und Fähigkeiten

• Studium der Informatik, Mathematik oder eines verwandten Fachs mit Schwerpunkt Machine Learning und idealerweise Computer Vision.
• Solide Kenntnisse in ML: Vertrautheit mit verschiedenen Architekturen neuronaler Netze (insbesondere Vision Transformers und CNNs).
• Solide Kenntnisse in Python sind obligatorisch und werden im Vorstellungsgespräch getestet.
• Vorteilhaft: Fähigkeit, Methoden und Verfahren aus wissenschaftlichen Publikationen selbstständig zu implementieren.
• Vorteilhaft: Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich Cybersecurity.
• Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellen.
• Starkes analytisches Denkvermögen.

Arbeitsort / Rahmenbedingungen

• Flexible Arbeitszeiten, die sich leicht mit dem Studium vereinbaren lassen.
• Inspirierende Arbeitsumgebung mit modernster Infrastruktur.
• Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln und wertvolle Kontakte in der Forschung zu knüpfen.
• Monatliche Arbeitszeit 40 bis 80 Stunden, je nach Vereinbarung.