Masterarbeit "Representation Learning für die Produktionsanalyse von Solarzellen"

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 75 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 32 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Als eines der weltweit größten Solarforschungsinstitute leistet das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE einen wesentlichen Beitrag für eine nachhaltige, wirtschaftliche, sichere und sozial gerechte Energieversorgung weltweit. Unser Ziel ist es, die Energiewende mit konkret umsetzbaren technologischen Lösungen voranzutreiben – durch exzellente Forschungsergebnisse, erfolgreiche Industriekooperationen und Firmenausgründungen. Hierfür forschen wir mit unseren rund 1.300 Mitarbeitenden in den vier Schwerpunkten Energiebereitstellung, Energieverteilung, Energiespeicherung und Energienutzung. Die hochmoderne FuE-Infrastruktur des Fraunhofer ISE mit 22 300 m² Laborfläche ermöglicht Spitzenforschung auf internationalem Niveau.

Hier sorgst Du für Veränderung

Du möchtest die Energiewende aktiv mitgestalten und dabei neueste Methoden der KI entwickeln? Wir arbeiten an der nachhaltigen und wirtschaftliche Produktion von Solarzellen indem wir KI in die Produktion bringen. Transferiere mit uns aktuelle Methoden der Künstlichen Intelligenz in die Anwendung!

Du unterstützt unsere Gruppe "Bildverarbeitung und maschinelles Lernen" bei der Entwicklung von von KI-Modellen und deren Transfer in die Produktion.

In der Masterarbeit "Exploring latent spaces of deep networks for fault analysis in solar cells" analysierst du mit modernsten Methoden des Representation learnings und klassischen Methoden der statistischen Analyse Zusammenhänge in der Solarzellenfertigung.

Zur Unterstützung für unsere Gruppe "Bildverarbeitung und maschinelles Lernen" suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Studentische Hilfskraft mit der Gelegenheit zur Erstellung einer Masterarbeit für die folgenden Tätigkeiten:

Du entwickelst KI-Modelle zur Ableitung von aussagekräftigen Repräsentationen aus komplexen Daten.
Darüber findest Du Zusammenhänge zwischen den Produktionsdaten und den Messdaten.
Du evaluierst verschiedene statistischen Auswertemethoden.
Du beschäftigst Dich mit realen Daten und kümmerst Dich um Ausreißer und Stolpersteine.
Du tauschst Dich regelmäßig mit den Kollegen aus und stellst Deine Ergebnisse vor.

Hiermit bringst Du Dich ein

Du studierst Natur- oder Ingenieurwissenschaften, wie z. B. Informatik, Mikrosystemtechnik, Physik oder eine vergleichbare Fachrichtung.
Du konntest bereits Erfahrung im Bereich Computer Vision, Representation-Learning und statistische Datenauswertung sammeln.
Kenntnisse im Bereich der Solarzellenforschung sind von Vorteil, aber keine Bedingung.
Es ist Dir wichtig, Dich in Dein Team einzubringen und auch in der interdisziplinären Zusammenarbeit gemeinsam Ziele zu erreichen.
Du planst und erledigst Aufgaben selbständig und mit hoher Qualität.
Bei Herausforderungen hast Du einen langen Atem und gibst nicht nach, bis Du die gewünschten Ergebnisse erreicht hast.
Es fällt Dir leicht, vertrauensvolle Kontakte aufzubauen und zu pflegen. Deine Ideen formulierst Du verständlich und Du hörst anderen aufmerksam zu.
Bei der Verfolgung von Zielen überwindest Du Hindernisse und Rückschläge.
Der routinierte Umgang mit Pytroch und das Training von KI-Modellen ist für Dich selbstverständlich.
Idealerweise hast Du bereits eigene Modelle entwickelt und statistische Daten ausgewertet.
Du konntest Deine sehr guten Englischkenntnisse in Wort und Schrift bereits erfolgreich unter Beweis stellen.

Was wir für Dich bereithalten

Exklusiver Einblick: In der gemeinsamen Arbeit mit den Wissenschaftler*innen unserer Arbeitseinheit gewinnst Du einenEinblick 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 Wissenaus 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 Arbeitim 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.
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 zur Abschlussarbeit wird ein Vertrag als Wissenschaftliche Hilfskraft vereinbart. Die Vergütung richtet sich nachdemAbschlussgrad 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.

Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inkl. Lebenslauf,Anschreiben, Arbeitszeugnisse/Leistungsnachweis), und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht.

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:

Dr. Matthias Demant

+49 761 4588-5651

Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE

www.ise.fraunhofer.de

Kennziffer: 83002 Bewerbungsfrist: 28.02.2026

Stellensegment: Learning, Training, Human Resources, Education

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