Student/in (m/w/d) - KI-Algorithmus zur Ermittlung der Windungszahl von Wicklungen

Stellenbeschreibung:

Das erwartet dich

Eingebunden in ein junges, hochmotiviertes Team wirkst Du an der Entwicklung innovativer elektrischer Antriebe mit. Das Ziel dieses Projekts ist es, ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes System zu entwickeln, das die Anzahl der Windungen in elektrischen Wicklungen mithilfe von Bilderkennungstechniken genau erkennen und zählen kann. Dieses Projekt umfasst mehrere Phasen, einschließlich der Datenerfassung, der Vorverarbeitung, des Modelltrainings, der Bewertung und der Dokumentation.
Das Thema kann im Rahmen einer HiWi-Stelle (idealerweise begleitend zum Masterstudium) sowie auch im Rahmen einer Abschlussarbeit bearbeitet werden.

Deine Aufgaben

  • Literaturrecherche und Projektplanung
  • Datenerfassung und Vorverarbeitung der Bilddaten
  • Modellauswahl und Training
  • Auswertung der Ergebnisse
  • Optimierung und Bereitstellung des Modells in einer benutzerfreundlichen Anwenderoberfläche
  • Dokumentation der durchgeführten Arbeiten
  • Präsentation der Ergebnisse

Das bringst du mit

  • Laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Informatik, Ingenieurinformatik, Fahrzeugtechnik, Elektrotechnik, Mechatronik oder ähnlichen Studiengängen der Natur- und Ingenieurswissenschaften
  • Gute Kenntnisse in Python, Vertrautheit mit Bibliotheken wie TensorFlow, Keras, OpenCV und PyTorchBasic
  • Verständnis von neuronalen Netzwerken
  • Kenntnisse von Bildvorverarbeitungstechniken
  • Fähigkeit, Probleme zu beheben und Algorithmen für eine bessere Leistung zu optimieren
  • Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, um Fortschritte zu dokumentieren und Ergebnisse effektiv zu präsentieren
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    12 Dez 2025
  • Standort:

    Cologne
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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