Machine Learning & Computer Vision im Bereich Robotik

Hilfskraftstelle, Studentische Abschlussarbeit

Themen-Schwerpunkt: Automation und Robotik, Industrieautomation, Maschinelles Lernen, Service-Robotik und mobile Manipulation
Studiengänge: Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau

Umfeld

Am FZI Forschungszentrum Informatik (Abteilung: ISPE-IDS) wird aktuell unter anderem daran geforscht, Bilddaten mithilfe von künstlicher Intelligenz besser verstehen und auswerten zu können. Diese Aufgaben finden sich in zahlreichen Anwendungsfällen wieder. So zum Beispiel im Projekt ROBDEKON (robdekon.de): Bei der mit Robotern automatisierten Sortierung von Objekten auf einem Förderband sollen verschiedenste Objekte klassifiziert werden. Des Weiteren ist ein semantisches Verständnis von Bilddaten bei der Exploration mit mobilen Roboterplattformen erforderlich, um beispielsweise Böden, Wände oder Zielobjekte, nach welchen gesucht werden soll, zu lokalisieren.

Aufgaben

  • Implementierung von Machine Learning Ansätzen
  • Entwicklung von adaptiven und lernenden Algorithmen für Computer Vision
  • Entwurf intelligenter Roboter-Systeme

Wir bieten

  • Ein junges und ambitioniertes Team
  • Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • Eine angenehme Arbeitsatmosphäre und flexible Arbeitszeiten

Wir erwarten

  • Erste Erfahrungen im Bereich Softwareentwicklung von Vorteil
  • Schnelle Auffassungsgabe (Schrittweise Einarbeitung in ROS, Tensorflow/PyTorch, Python/C++, Linux)
  • Analytisches Denken
  • Selbständiges Arbeiten
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine Bewerbung an Philip Keller (keller@fzi.de) mit folgenden Unterlagen:

  • Kurzes informelles Anschreiben
  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Weitere Informationen

  • Start: ab sofort
  • Arbeitsumfang: flexibel (20 - 40h pro Monat)
  • robdekon.de
  • Betreuendes Institut am KIT: Institut für Anthropomatik und Robotik Professor: Prof. Dr.-Ing. Rüdiger Dillmann