Stichworte
Zusammenfassung
Dürr Aktiengesellschaft in Bietigheim-Bissingen sucht einen motivierten Studenten (m/w/d) für eine Masterarbeit im Bereich der modell- und lernbasierten Fehlererzeugung für Qualitäts-Messsysteme. Die Arbeit umfasst die Entwicklung und Evaluation von Verfahren zur Erzeugung synthetischer Oberflächen-Bilddaten für Sealing- und Lackprozesse. Der Fokus liegt auf der Reduzierung des Bedarfs an realen Trainingsdaten durch den Einsatz synthetischer Datensätze. Der Student wird in einem internationalen und innovativen Umfeld arbeiten und von flexiblen Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und einer überdurchschnittlichen Vergütung profitieren. Die Stelle bietet die Chance, eigene Ideen einzubringen und an zukunftsweisenden Technologien mitzuwirken.
Benefits und Qualifikationen
- Überdurchschnittliche Vergütung
- Flexible Arbeitszeiten
- Internationale Arbeitsumgebung
Stellenausschreibung
Was Sie erwartet
Das Training lernender Algorithmen basiert häufig auf gelabelten Datensätzen. Der Bedarf an Trainingsdaten wächst mit der Komplexität der Modelle. In industriellen Anwendungsfällen ist die Verfügbarkeit gelabelter Daten jedoch stark begrenzt. Synthetische Datensätze versprechen hier Abhilfe, da sie zum Vortrainieren der Modelle genutzt werden können. So wird versucht, den Bedarf an realen Daten zu reduzieren, sodass diese nur noch für ein abschließendes Fine-Tuning der Modelle benötigt werden.
Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit untersuchen, entwickeln und evaluieren Sie Verfahren zur Erzeugung synthetischer Oberflächen-Bilddaten, wie sie in Sealing- und Lackprozessen anfallen.
Dazu entwickeln Sie folgende Verarbeitungsschritte:
- Explorative Datenanalyse realer Bilddaten aus Sealing- oder Lackprozessen
- Recherche zum aktuellen Stand der Forschung im Bereich generativer und klassischer Modellierungsverfahren zur Erzeugung synthetischer 2D- und 3D-Oberflächendaten
- Bestimmung geeigneter Metriken zur Evaluation der Verfahren
- Implementierung ausgewählter Ansätze
- Durchführung von Experimenten zur Evaluation der entwickelten Verfahren auf Genauigkeit und Anwendbarkeit im Industriekontext
- Aufbereitung und Präsentation der gewonnenen Kenntnisse
Was Sie mitbringen
- Sie sind Masterstudent der Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Sie besitzen fundierte Programmierkenntnisse in Python und verfügen über Kenntnisse in Machine Learning und Bildverarbeitungs-Bibliotheken wie scikit-learn und OpenCV
- Sie haben Erfahrung im Umgang mit Tensorflow, Keras oder PyTorch, insbesondere bezogen auf das Erstellen eigener Neuronaler Netze zur Objektdetektion
- Idealerweise haben Sie Erfahrung mit Verfahren zur Erzeugung synthetischer Daten wie z.B.
- GANs und Variational Auto Encoder
- Gaussian Mixture Modellen oder Hidden Markov Chains
- Kenntnisse im Bereich Few- und Single-Shot Learning sind von Vorteil
- Sie können wissenschaftliche Paper durcharbeiten und darin vorgestellte Verfahren implementieren und evaluieren
- Sie verfügen über sehr gute Deutschkenntnisse
Was wir bieten
- Gehalt: Freuen Sie sich auf eine überdurchschnittliche Vergütung.
- Flexibilität: Dank unserer individuellen Arbeitszeitregelungen, Urlaubsanspruch und der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten gestalten Sie Ihren Studienalltag flexibler.
- Arbeitskultur: Profitieren Sie von einem internationalen und innovativen Umfeld, geprägt von Zusammenarbeit auf Augenhöhe. Abwechslungsreiche Aufgaben und eigenverantwortliches Arbeiten erwarten Sie.
- Weiterbildung: Unser umfangreiches Portfolio an Weiterbildungsmaßnahmen bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre individuellen Stärken gezielt einzusetzen und weiterzuentwickeln.
- Vernetzen: Werden Sie Teil einer großen Studierenden-Community mit bereichsübergreifenden Networking-Möglichkeiten.
- Arbeitsumgebung: Profitieren Sie von einer modernen und digitalen Arbeitsumgebung (z. B. Freiräume für kreatives Arbeiten, Tischkicker) und kostenfreien Parkmöglichkeiten.
- Gesundheit: Ihre Gesundheit liegt uns am Herzen. Daher bieten wir Ihnen ein umfassendes Sport- und Gesundheitsangebot.
Wir wertschätzen diverse Teams und freuen uns über Ihre Bewerbung, unabhängig von Ihrer Nationalität, ethnischen Herkunft, Geschlecht, sexuellen Orientierung, Religion, Behinderung oder Alter.