Studentische Beschäftigung mit 80 Monatsstunden

Im Zusammenhang mit der zunehmenden Vielfalt und Spezialisierung von Computer-Vision-Aufgaben und den damit verbundenen unterschiedlichen semantischen/visuellen Taxonomien der Daten arbeiten wir derzeit an einem Rahmenwerk, das die Fusion mehrerer Datensätze mit unterschiedlichen Aufgaben und Labels ermöglicht, um die Leistung des Modells weiter zu verbessern.

Die Studierenden werden für die folgenden Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten im Projekt "SMART EDGE" unterstützende Tätigkeiten ausführen:

• 30 %Visualisierung, Integration und Verbesserung von Computer-Vision-Datensätzen, z.B. für autonome Fahrzeuge, Robotik und Verkehrsmanagement
• 30 % Experimentieren mit der Trainingspipeline verschiedener maschineller Lernalgorithmen
• 20 % Testen und Verifizieren der trainierten Modelle und Verfassen von Bewertungsberichten
• 20 % Präsentation von Papieren vor Lesegruppen, Verfassen und Veröffentlichen von Berichten und Leitung von Gruppendiskussionen mit anderen Studenten und Postdocs

Muss:

• gute Erfahrung in einem oder mehreren dieser Themen:

1. Robotik/ROS, z. B. Autoware, ROS, DDS
2. Computer Vision, z. B. Erstellen, Trainieren von Objekterkennung, Segmentierung, visuelle Beziehungserkennung
3. Programmierhardware, z. B. ARMs, GPUs, MCUs
4. Netzwerke, z. B. SDN, P4, OpenFlow

• gute Kenntnisse in mindestens einer der folgenden Programmiersprachen: Python, C++ oder Javascript.
• sehr gute Englischkenntnisse in Wort, Schrift und Hörverständnis

Kann:

• Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und Probleme zu lösen

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Dr. Danh Le Phuoc , danh.lephuoc@tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: sofort befristet zum 31.12.2025
Bewerbung an: sekretariat@ods.tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.