Masterarbeit "Entwicklung von KI-Methoden zur Analyse von Anlagenschemata"

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE in Freiburg ist das größte Solarforschungsinstitut Europas. Unsere rund 1.400 Mitarbeitenden arbeiten für ein nachhaltiges, wirtschaftliches, sicheres und sozial gerechtes Energieversorgungssystem auf Basis erneuerbarer Energien. Dazu tragen wir mit unseren Forschungsschwerpunkten Energiebereitstellung, Energieverteilung, Energiespeicherung und Energienutzung bei. Durch herausragende Forschungsergebnisse, erfolgreiche Industrieprojekte, Firmenausgründungen und globale Kooperationen gestalten wir die nachhaltige Transformation des Energiesystems.

Du möchtest die Energiewende aktiv mitgestalten und dafür im Rahmen Deiner Abschlussarbeit innovative KI-Modelle kennen lernen und entwickeln? Bei uns findest Du die Expert*innen und das Umfeld, um diese Ziele zu verwirklichen.

Schwerpunkt der Abschlussarbeit zum Thema "Entwicklung von KI-Modellen zur Erfassung von Verbindungen in Anlagenschemata" ist die Entwicklung von Deep Learning Modellen zur Erfassung von Verbindungen in gescannten Diagrammen. Am Ende der Arbeit soll ein Verfahren stehen, dass die verbundenen Komponenten in den Diagrammen zuverlässig identifiziert. Hierzu lernst Du neuartige KI-Modelle kennen und tauschst Dich mit den Experten aus dem Gebäudebereich aus. Das Team "Bildverarbeitung und maschinelles Lernen" verfügt über KI-Kompetenzen und uns stehen eine performante IT- Infrastruktur zur Verfügung.

Für unser Team "Bildverarbeitung und maschinelles Lernen" suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Studentische Hilfskraft mit der Gelegenheit zur Erstellung einer Masterarbeit.

Was Du bei uns tust

Du entwickelst und evaluierst Deep Learning Modelle zur Inspektion von Anlagenschemata.
Du nutzt dabei neueste Optimierungsverfahren und kombinierst die Modelle mit Anwendungswissen.
Du recherchierst den Stand der Technik und vergleichst Deinen Ansatz damit.
Du bereitest Daten auf, um Deine Modelle zu trainieren und zu evaluieren.
Du dokumentierst Deine Ergebnisse und stellst sie dem Team vor.

Was Du mitbringst

Du studierst ein naturwissenschaftliches Fach wie z. B. Informatik, Elektrotechnik, Ingenieurwesen, Materialwissenschaften, Erneuerbare Energien, oder eine vergleichbare Fachrichtung.
Du interessierst Dich für die Forschung an erneuerbaren Energien.
Der routinierte Umgang mit ML-Modellen in Python ist für Dich selbstverständlich.
Methoden des maschinellen Lernens und der Computer Vision gehört zu Deiner Passion.
Du konntest bereits Erfahrungen an realen Daten sammeln und kannst diese Daten systematisch explorieren und analysieren.
Du planst und erledigst Aufgaben selbständig und mit hoher Qualität.
Das Erstellen und Halten von Präsentationen fällt Dir leicht, Du trittst sicher auf und kannst überzeugen.

Was Du erwarten kannst

Exklusiver Einblick: In der gemeinsamen Arbeit mit den Wissenschaftler*innen unserer Arbeitseinheit gewinnst Du einen Einblick in den Alltag von Forschung und Entwicklung an einem Forschungsinstitut.
Forschungsmix: Du erhältst bei uns die Möglichkeit, experimentelle Arbeit mit der Theorie zu verbinden und so Dein Wissen aus dem Studium anzuwenden und zu erweitern.
Betreuung: Bei Deiner Arbeit wirst Du durch Wissenschaftler*innen betreut und Du erhältst Feedback zu Deinen Fortschritten.
Teamwork: Im Austausch mit den wissenschaftlichen und studentischen Mitarbeitenden sammelst Du Erfahrungen zur Arbeit im Team und kannst Deine bereits gemachten Erfahrungen einbringen.
Arbeitszeit und -ort: Wir bieten Dir die Möglichkeit, Deine Arbeitszeit in Absprache flexibel an Deine Bedürfnisse anzupassen und ab und an von zuhause aus zu arbeiten.
Chancengleichheit: Wir legen Wert auf Chancengerechtigkeit und geben Raum für Vielfalt.
After Work: Feiere Dich und Deine Kolleg*innen bei After-Work Events oder unseren jährlichen Mitarbeitendenfesten.

Zusätzlich zu der Abschlussarbeit wird ein Vertrag als Wissenschaftliche Hilfskraft vereinbart. Die Vergütung hierfür richtet sich nach dem Abschlussgrad der Hochschulausbildung.

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.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. (inkl. Anschreiben, Lebenslauf, Arbeitszeugnisse/Leistungsnachweis) Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:

Antonia Hain / Matthias Demant

+49 761 4588-5651

Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE

www.ise.fraunhofer.de

Kennziffer: 79714 Bewerbungsfrist:

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