Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft - genauer: 30 000 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.
Wir wollen eine Erde, auf der es sich zu leben lohnt. Unsere angewandte Forschung in Circular Economy, Carbon Management, Green Hydrogen und Local Energy Systems leistet konkrete Beiträge zur Erreichung der 17 Sustainable Development Goals der Vereinten Nationen. Als ein Institut der Fraunhofer-Gesellschaft zeigen wir, wie man Herausforderungen nicht nur meistert, sondern an ihnen wächst. Wir verschieben Grenzen, denken weiter und gestalten die Zukunft mit angewandter Forschung. Vielfältige Perspektiven und Denkansätze stärken die Kreativität und Innovation in unserer wissenschaftlichen Arbeit.
Du möchtest mit uns eine nachhaltige Welt gestalten? Wir suchen Verstärkung!
Reifenabriebpartikel verursachen inzwischen den Großteil der gesundheitsschädlichen Feinstaubemissionen eines Fahrzeugs. Wie viel Abrieb entsteht, hängt neben Fahrzeug und Fahrstil vor allem von der Struktur der Fahrbahnoberfläche ab. Fraunhofer UMSICHT modelliert den Reifenabrieb seit Jahren (TWM) - ein Baustein fehlt jedoch: eine belastbare Klassifizierung von Straßenoberflächen nach ihrer Abrasivität. Dafür müssten Straßen großflächig vermessen werden, was mit klassischer Messtechnik kaum leistbar ist.
Hier setzt Deine Arbeit an. Unsere Hypothese: Fotografische Erfassung und KI-gestützte Bildauswertung machen eine großräumige Typisierung von Fahrbahnoberflächen möglich. Du untersuchst - unterstützt vom Fraunhofer-Institut für Wirtschafts- und Technomathematik ITWM - ob sich aus Oberflächenbildern typische Abriebsklassen ableiten lassen und legst damit die Grundlage für ein Verfahren, das später auf einer fahrenden Messplattform zum Einsatz kommen kann (REDAR).
Wir wollen eine Erde, auf der es sich zu leben lohnt. Unsere angewandte Forschung in Circular Economy, Carbon Management, Green Hydrogen und Local Energy Systems leistet konkrete Beiträge zur Erreichung der 17 Sustainable Development Goals der Vereinten Nationen. Als ein Institut der Fraunhofer-Gesellschaft zeigen wir, wie man Herausforderungen nicht nur meistert, sondern an ihnen wächst. Wir verschieben Grenzen, denken weiter und gestalten die Zukunft mit angewandter Forschung. Vielfältige Perspektiven und Denkansätze stärken die Kreativität und Innovation in unserer wissenschaftlichen Arbeit.
Du möchtest mit uns eine nachhaltige Welt gestalten? Wir suchen Verstärkung!
Reifenabriebpartikel verursachen inzwischen den Großteil der gesundheitsschädlichen Feinstaubemissionen eines Fahrzeugs. Wie viel Abrieb entsteht, hängt neben Fahrzeug und Fahrstil vor allem von der Struktur der Fahrbahnoberfläche ab. Fraunhofer UMSICHT modelliert den Reifenabrieb seit Jahren (TWM) - ein Baustein fehlt jedoch: eine belastbare Klassifizierung von Straßenoberflächen nach ihrer Abrasivität. Dafür müssten Straßen großflächig vermessen werden, was mit klassischer Messtechnik kaum leistbar ist.
Hier setzt Deine Arbeit an. Unsere Hypothese: Fotografische Erfassung und KI-gestützte Bildauswertung machen eine großräumige Typisierung von Fahrbahnoberflächen möglich. Du untersuchst - unterstützt vom Fraunhofer-Institut für Wirtschafts- und Technomathematik ITWM - ob sich aus Oberflächenbildern typische Abriebsklassen ableiten lassen und legst damit die Grundlage für ein Verfahren, das später auf einer fahrenden Messplattform zum Einsatz kommen kann (REDAR).
Masterarbeit »Typisierung von Fahrbahnoberflächen durch KI-gestützte Bildanalyse«
Aufgaben
- Du baust ein Labormesssystem aus Kameratechnik und Beleuchtung auf und optimierst es für die reproduzierbare Erfassung von Oberflächenstrukturen
- Du erstellst einen Trainingsdatensatz aus Oberflächenaufnahmen mit bekannter oder im Rahmen der Arbeit zu bestimmender Abrasivität
- Du entwickelst eine KI-gestützte Bildanalyse und clusterst die Oberflächen nach charakteristischen Verschleißmerkmalen (begleitet durch das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM)
Qualifikationsprofil
- Laufendes Masterstudium im Bereich Informatik, Data Science, Physik, Maschinenbau o. ä.
- Programmierkenntnisse in Python
- Grundkenntnisse maschinelles Lernen und Bildverarbeitung
- Idealerweise erste Erfahrungen mit CNNs/Vision Transformers, Clustering-Verfahren sowie Grundkenntnisse in optischer Messtechnik/Beleuchtungstechnik
- Gute Englischkenntnisse sind von Vorteil
Wir bieten
Wir setzen uns für ein inspirierendes Arbeitsumfeld ein, in dem sich alle Mitarbeitenden weiterentwickeln können. Dazu fördern und schätzen wir die Einzigartigkeit jeder Person und gestalten eine Kultur des Respekts, der Offenheit und Wertschätzung, in der alle willkommen sind:
💡 Interessiert?
Dann bewirb Dich jetzt online über den „Jetzt bewerben“-Buttonund komm ins Team Fraunhofer UMSICHT! Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen. Bitte reiche mindestens folgende Unterlagen ein:
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 persönlicher Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt
♿ Barrierefreiheit:
Wir arbeiten kontinuierlich daran, den Bewerbungsprozess und unsere Arbeitsplätze barrierefreier zu gestalten. Solltest Du Unterstützung benötigen, melde Dich gerne - wir helfen weiter!
- Teamwork auf Augenhöhe: Ein aufgeschlossenes Team, in das Du Deine eigenen Ideen einbringen kannst. New Work, Diversity und Inklusion sowie ein kooperatives Miteinander sind zentrale Bestandteile unserer Kultur.
- Theorie trifft Praxis: Die Möglichkeit, Deine Kenntnisse aus dem Studium mit praktischen Erfahrungen an der Schnittstelle zwischen Wirtschaft und Wissenschaft zu verknüpfen.
- Flex Work: Dein Studium hat Priorität - wir bieten Dir flexible Arbeitszeiten, die sich an Deinen Studienalltag anpassen.
- Students@UMSICHT: Umfassendes Onboarding, gute Betreuung und Vernetzungsmöglichkeiten sowie vielseitige Unterstützung Deiner Karriereentwicklung durch Trainings und Impulsvorträge.
- Gesundheit & Wohlbefinden: Gesundheitsangebote für eine gute Balance im Alltag.
💡 Interessiert?
Dann bewirb Dich jetzt online über den „Jetzt bewerben“-Buttonund komm ins Team Fraunhofer UMSICHT! Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen. Bitte reiche mindestens folgende Unterlagen ein:
- Lebenslauf
- Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
- Aktuelle Leistungsübersicht
- Bachelorzeugnis
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 persönlicher Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt
♿ Barrierefreiheit:
Wir arbeiten kontinuierlich daran, den Bewerbungsprozess und unsere Arbeitsplätze barrierefreier zu gestalten. Solltest Du Unterstützung benötigen, melde Dich gerne - wir helfen weiter!
Fachliche Fragen zu dieser Position beantworten Dir gerne:
Ilka Gehrke, +49 208 8598-1260
Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Dir gerne:
Emily Kirchhoff, +49 208 8598-1353, bewerbung(at)umsicht.fraunhofer.de
Fragen rund um Barrierefreiheit und Arbeitsplatzgestaltung beantwortet Dir gerne unsere Schwerbehindertenvertretung:
Sascha Rollka, +49 208 8598-1781, sascha.rollka(at)umsicht.fraunhofer.de
Ilka Gehrke, +49 208 8598-1260
Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Dir gerne:
Emily Kirchhoff, +49 208 8598-1353, bewerbung(at)umsicht.fraunhofer.de
Fragen rund um Barrierefreiheit und Arbeitsplatzgestaltung beantwortet Dir gerne unsere Schwerbehindertenvertretung:
Sascha Rollka, +49 208 8598-1781, sascha.rollka(at)umsicht.fraunhofer.de
Bitte beziehe dich bei deiner Bewerbung auf jobvector
und verwende die folgende Referenznummer:
86109
Für diesen Job einen passenden Lebenslauf erstellen und direkt bewerben
