Job Description

Zukunft. Gemeinsam. Entdecken.

Die Gruppe Computer Vision & Graphics der Abteilung Vision & Imaging Technologies (VIT) ist auf der Suche nach einem*einer Werkstudent*in im Bereich Deep Learning, um Verfahren zur Kameraposenschätzung relativ zu 3D-Szenen weiterzuentwickeln sowie synthetische Trainingsdaten zu erstellen und zu transformieren. Die Gruppe entwickelt KI-Verfahren zur Bestimmung der 6D-Pose (Rotation und Translation) zwischen Kamerabildern und Geometriemodellen, z. B. Innenraummodelle (BIM oder IFC) aus dem Baubereich oder 3D-Objektmodelle, für Anwendungen im Bereich Augmented Reality. Werden Sie Teil unseres Teams und gehen Sie mit uns auf Forschungs- und Innovationsreise!

Hier sorgen Sie für Veränderung

• Unterstützung bei der Entwicklung und Integration von 6D-Posenschätzungs- und Lokalisierungsverfahren
• Erstellung synthetischer Referenzdatensätze und Entwicklung von Python-Skripten zur automatischen Erstellung und Annotation von Trainingsdaten aus realen Gebäudemodellen
• Entwickeln von Skripten zur Verarbeitung von 3D-Daten
• Testen neuronaler Netzwerke zur Posenschätzung und zur semantischen Bildanalyse
• Erstellen von Schnittstellen zur Integration von KI-Modulen

Hiermit bringen Sie sich ein

• Masterstudent*in der Informatik oder einem äquivalenten Fach an einer Berliner Universität oder Hochschule mit überdurchschnittlichen Leistungen
• Sehr gute Programmierfähigkeiten in Python und versierter Umgang mit Grafik und Computer Vision Bibliotheken wie OpenCV und OpenGL, sowie Deep Learning Frameworks wie Pytorch oder Tensorflow
• Gute theoretische Kenntnisse im Bereich Computer Grafik und Computer Vision sowie Kenntnisse über 3D-Transformationen und Kameramodelle
• Im Idealfall Grundkenntnisse im Umgang mit Rendering Engines (z. B. Blender, Unity oder Unreal Engine), oder im Umgang mit BIM (Building Information Management) Systemen
• strukturierte Arbeitsweise, sowohl selbstständig als auch innerhalb eines Teams

Was wir für Sie bereithalten

• Extrem interessante Herausforderungen in einem wissenschaftlich und zugleich unternehmerisch geprägten Umfeld
• Attraktives Gehalt
• Moderner und exzellent ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
• Offene und sehr kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
• Flexible Arbeitszeiten
• Unterstützung beim Anfertigen einer Masterarbeit
• Möglichkeiten zum Homeoffice

Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.

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 sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

Die monatliche Arbeitszeit beträgt 80 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.

Bei Fragen kontaktieren Sie bitte:

Anna Hilsmann

anna.hilsmann@hhi.fraunhofer.de

Niklas Gard

niklas.gard@hhi.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut HHI

www.hhi.fraunhofer.de

Kennziffer: 82252 Bewerbungsfrist: 31.01.2026