Werkstudent*in Computer Vision/Deep Learning
Zukunft. Gemeinsam. Entdecken. Die Gruppe Computer Vision & Graphics der Abteilung Vision & Imaging Technologies (VIT) ist auf der Suche nach einem*einer Werkstudent*in im Bereich Deep Learning, um Verfahren zur Kameraposenschätzung relativ zu 3D-Szenen weiterzuentwickeln sowie synthetische Trainingsdaten zu erstellen und zu transformieren. Die Gruppe entwickelt KI-Verfahren zur Bestimmung der 6D-Pose (Rotation und Translation) zwischen Kamerabildern und Geometriemodellen, z. B. Innenraummodelle (BIM oder IFC) aus dem Baubereich oder 3D-Objektmodelle, für Anwendungen im Bereich Augmented Reality. Werden Sie Teil unseres Teams und gehen Sie mit uns auf Forschungs- und Innovationsreise!
Hier sorgen Sie für Veränderung
Hiermit bringen Sie sich ein
Was wir für Sie bereithalten
Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.
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. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.
Die monatliche Arbeitszeit beträgt 80 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. 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.
Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.
Bei Fragen kontaktieren Sie bitte: Anna Hilsmann anna.hilsmann@hhi.fraunhofer.de Niklas Gard niklas.gard@hhi.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI
Kennziffer: 82252 Bewerbungsfrist: 31.01.2026
Stellensegment:
Learning, Neurology, Training, Human Resources, Education, Healthcare