Studentische Hilfskraft „Django Web-App Entwicklung"

Als eines der weltweit größten Solarforschungsinstitute leistet das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE einen wesentlichen Beitrag für eine nachhaltige, wirtschaftliche, sichere und sozial gerechte Energieversorgung weltweit. Unser Ziel ist es, die Energiewende mit konkret umsetzbaren technologischen Lösungen voranzutreiben – durch exzellente Forschungsergebnisse, erfolgreiche Industriekooperationen und Firmenausgründungen. Hierfür forschen wir mit unseren rund 1.300 Mitarbeitenden in den vier Schwerpunkten Energiebereitstellung, Energieverteilung, Energiespeicherung und Energienutzung. Die hochmoderne FuE-Infrastruktur des Fraunhofer ISE mit 22 300 m² Laborfläche ermöglicht Spitzenforschung auf internationalem Niveau.

Hier sorgst Du für Veränderung

Du unterstützt unsere Gruppe „Kognitive Gebäude“, welche daran arbeitet, Gebäudedaten zu digitalisieren und für automatisierte Anwendungen und Optimierungen nutzbar zu machen. Zu diesem Zweck haben wir eine Web-App entwickelt, die mit Hilfe einer KI-gestützten Pipeline (Computer Vision, Sprachmodelle) Bilder von Schemata gebäudetechnischer Anlagen in digitale Anlagenmodelle überführt. Die Ergebnisse können anschließend visualisiert, weiterbearbeitet und exportiert werden. Die digitalen Anlagenmodelle werden im Hintergrund als Wissensgraph basierend auf Semantic Web Ontologien repräsentiert, wodurch sie für weitere Prozesse nutzbar gemacht werden. Im Rahmen aktueller Forschungsprojekte soll die App nun für zusätzliche Anwendungsfälle (z.B. Technisches Monitoring) weiterentwickelt und mit entsprechenden Automatisierungen auf Basis von LLMs verknüpft werden.

Zur Unterstützung für unsere Gruppe „Kognitive Gebäude“ suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Studentische Hilfskraft für die folgenden Tätigkeiten :

• Weiterentwicklung einer Django Web-App für digitale Schemata gebäudetechnischer Anlagen (Front- und Backend).
• Umsetzung neuer Funktionalitäten, sowie auch Bugfixes und kleinerer Features.
• Integration asynchroner Verarbeitungsprozesse (z.B. externe KI-Pipelines) über entsprechende Schnittstellen (Celery, FastAPI, …).
• Mitarbeit an der Entwicklung und Implementierung LLM-basierter Pipelines zur automatischen Digitalisierung und Verarbeitung von Gebäudedaten.

Hiermit bringst Du Dich ein

Was wir für Dich bereithalten

Die Vergütung richtet sich nach dem Abschlussgrad der Hochschulausbildung. Die monatliche Arbeitszeit soll 60-80 Stunden betragen.

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.

Bereit für Veränderung?