Studentische Hilfskraft auf dem Gebiet Interaktive Visualisierung für das Maschinelle Lernen (Deep Learning) und die Additive Fertigung

Jobangebot - Studentische Hilfskraft auf dem Gebiet Interaktive Visualisierung für das Maschinelle Lernen (Deep Learning) und die Additive Fertigung

• Beschäftigungsart:	Studentenjob
  Arbeitgeber:	Fraunhofer-Gesellschaft Firmenprofil
  Jobdatum:	02. April 2021
  Fachbereiche:	Ingenieurwissenschaften: Allg. Ingenieurwissenschaften, Maschinenbau, Mechatronik Informatik: Informatik Naturwissenschaften: Chemie, Mathematik, Physik
  Einsatzort:	Dresden; Sachsen Map zeigen

  Connecticum Job-Nr. 1342629 / IWS-2020-66

  WIR BEI FRAUNHOFER BIETEN IHNEN EINE SPANNENDE TÄTIGKEIT FÜR EINE Studentische Hilfskraft auf dem Gebiet Interaktive Visualisierung für das Maschinelle Lernen (Deep Learning) und die Additive Fertigung Das Fraunhofer-Institut für Werkstoff- und Strahltechnik (IWS) Dresden betreibt anwendungsorientierte Forschungs- und Entwicklungsarbeiten auf den Gebieten der Laser- und Oberflächentechnik. Das Fraunhofer IWS arbeitet unter anderem im Bereich der Bildverarbeitung und Datenmanagement. Auf dem Gebiet Interaktive Visualisierung für das Maschinelle Lernen (Deep Learning) und die Additive Fertigung suchen wir ab sofort zur Unterstützung eine studentische Hilfskraft. Das Anfertigen einer Studienarbeit (kleiner od. großer Beleg, Bachelor-/Diplomarbeit o. Ä.) oder die Absolvierung eines vorgeschriebenen Praktikums ist möglich. Was Sie mitbringen Sie befinden sich im Studium der Chemie, Informatik, Mathematik, Physik, Mechatronik, Maschinenbau oder vergleichbarem Studiengang. Voraussetzung sind Kenntnisse in den Gebieten interaktive Visualisierung, JavaScript sowie grundlegende Kenntnisse zur Programmierung von Web Anwendungen. Wünschenswert sind erste Erfahrungen in den Bereichen maschinelles Lernen und Deep Learning. Eine hohe Motivation sowie die Bereitschaft zur eigenverantwortlichen und wissenschaftlichen Arbeitsweise werden vorausgesetzt. Was Sie erwarten können In additiven Fertigungsprozessen, in denen Leistungswerte, Druckwerte, Positionsdaten, Bilder, Videodaten und Bussignale gesammelt werden, stellt sich letztlich das Problem der Analyse selbiger. Eine angemessene Interpretation und Integration der Prozessdaten erleichtert Entscheidungen. Die interaktive Visualisierung und maschinelles Lernen kombiniert hierfür die Vorteile einer automatisierten Analyse von Prozessdaten, mit der Zusammenhänge und Muster in Bildern schnell und einfach wahrzunehmen sind. Eine interaktive Visualisierung der Daten erlaubt es Schlüsse über Abhängigkeiten zu ziehen und somit bessere Modelle zu entwickeln. Des Weiteren hilft eine gute Interaktive Visualisierung dabei das Training verschiedener maschineller Lernalgorithmen und insbesondere des Deep Learnings besser zu verstehen. Ziel der Tätigkeit ist es, eine performante Web basierte interaktive Visualisierungssoftware basierend auf Web Standards und verschiedener Bibliotheken zur Visualisierung wie zum Beispiel D3.js und Plotly.js. Dazu muss eine modulare Bibliothek geplant, implementiert und validiert werden. Grundlegende Kenntnisse von interaktiver Visualisierung oder Web Entwicklung ist daher gewünscht. Aufgaben: Softwareentwicklung in JavaScript und Python Entwicklung einer modularen Bibliothek zur interaktiven Visualisierung von maschinellem Lernen, insbesondere neuronalen Netzen, Daten der additiven Fertigung und Laser basierten Prozessen Einbindung dieser in eine interaktive Web Anwendung Bei einem entsprechenden Fortschritt besteht die Möglichkeit der Bearbeitung von anstehenden Forschungsthematiken im Rahmen einer Abschluss- /Studienarbeit. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht. Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung. Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege. Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne: Herr Prof. Dr. Karol Kozak (Gruppenleitung), Telefon +49 (0)351 83391-3717 Wenn wir Ihr Interesse an dieser Position geweckt haben, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung. Bitte bewerben Sie sich mit der Kennziffer IWS-2020-66 ausschließlich über das Online-Verfahren: https://recruiting.fraunhofer.de/Vacancies/40248/Description/1 http://www.iws.fraunhofer.de Kennziffer: IWS-2020-66 Bewerbungsfrist: offen Zurück Bewerben © Fraunhofer-Gesellschaft Kontakt Impressum Datenschutzerklärung