Wissenschaftlicher Mitarbeiterin im Bereich »Machine Learning für akustische Anlagenüberwachung«

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 Digitale Medientechnologie IDMT ist Teil der Fraunhofer-Gesellschaft. Das Institut mit Hauptsitz in Ilmenau ist international anerkannt für seine Expertise in den Bereichen angewandte Elektroakustik und Audiotechnik, KI-basierte Signalanalyse und maschinelles Lernen sowie Datenschutz und -sicherheit. Am Hauptsitz, auf dem Campus der Technischen Universität Ilmenau, arbeiten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an der robusten KI-basierten Erkennung und Klassifizierung von Audio- und Videodaten. Diese Technologien kommen unter anderem zur Überwachung industrieller Fertigungsprozesse, aber auch beim Verkehrsmonitoring oder im Medienkontext zum Einsatz, beispielsweise wenn es um die Identifizierung von Audiomanipulationen geht. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die vertrauenswürdige und datenschutzkonforme Verarbeitung der Daten. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung von Algorithmen für die Bereiche Virtuelle Produktentwicklung, intelligente Aktor-Sensor-Systeme und Automotive Audio. Aktuell sind rund 120 Mitarbeitende am Fraunhofer IDMT in Ilmenau beschäftigt.

In der Gruppe »Industrial Media Applications« werden Algorithmen des Maschinellen Lernens für akustisches Monitoring sowie für akustische Ereigniserkennung in der industriellen Produktion entwickelt. Diese ML-Algorithmen bilden die Basis für zuverlässige Überwachungsverfahren, die entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt werden können.

Was du bei uns tust

Forschung im Bereich KI: Du entwickelst und implementierst Algorithmen für die Audiosignalverarbeitung mittels maschineller Lernverfahren, Deep Learning und Federated Learning.
Anwendung von KI auf Audiodaten: Du forschst in den Anwendungsfeldern akustische Ereignisdetektion und Anomalieerkennung.
Wissenschaftliches Arbeiten: Du dokumentierst und präsentierst deine Ergebnisse im Projektumfeld sowie für die wissenschaftliche Community.
Projektakquise: Mit deinem Fachwissen unterstützt du das Team bei der Akquise neuer Projekte aus wissenschaftlichen und industriellen Bereichen.

Was du mitbringst

abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom) im Bereich Computer and System Engineering oder einem vergleichbarem Studiengang
mehrjährige, über die universitäre Ausbildung hinausgehende Berufserfahrung im Bereich Machine Learning, insbesondere Deep Learning, aber auch Federated Learning
nachweisbare Praxis in ML-Frameworks, TensorFlow, Pytorch
Anwendungserfahrung in Signalanalyse, bevorzugt Audiodaten
Erfahrung in folgenden Machine Learning-Methoden: Slowfast network, Semi supervised learning, Multimodality++
Motivation, Eigeninitiative und Engagement
einen selbstständige und zuverlässige Arbeitsweise sowie einen sorgfältigen Arbeitsstil
Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und Interesse, Verantwortung zu übernehmen

Was du erwarten kannst

spannende, marktnahe Themen mit komplexen Fragestellungen, für die es am Markt noch keine Lösungen gibt
renommierte Partner und Kunden, mit denen du im engen Austausch Technologien für eine nachhaltige Zukunft entwickelst
vielseitige Möglichkeiten zur fachlichen Fort- und Weiterbildung
eine hervorragende technische Infrastruktur
eine sehr gute Vereinbarkeit von Familie und Beruf durch flexible Arbeitszeitmodelle, Mit-Kind-Büro sowie die Möglichkeit des mobilen Arbeitens
ein tolerantes Miteinander mit einer offenen Feedback-Kultur
New Work, Diversity und Meinungsvielfalt sind gelebte Bestandteile unserer Unternehmenskultur
eine gute Verkehrsanbindung und die Nähe zur Landeshauptstadt Erfurt
attraktive Sparangebote bei zahlreichen Unternehmenspartnern im Rahmen der Fraunhofer-Corporate-Benefits

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.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet. Eine Verlängerung wird angestrebt. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Zusätzlich kann Fraunhofer leistungs- und erfolgsabhängige variable Vergütungsbestandteile gewähren.

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.

Haben wir dein Interesse geweckt? Dann bewirb dich jetzt online mit deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fachliche Rückfragen beantwortet dir gerne:

Peter Hofmann

Telefon +49 3677 467-359

peter.hofmann@idmt.fraunhofer.de

Fragen zum Bewerbungsverfahren beantwortet dir gerne:

Katrin Pursche

Telefon +49 3677 467-312

katrin.pursche@idmt.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT

www.idmt.fraunhofer.de

Kennziffer: 76672 Bewerbungsfrist: 10.11.2024

Stellensegment: Training, Systems Engineer, Industrial, Learning, Machinist, Education, Engineering, Human Resources, Manufacturing

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