Abschlussarbeit im Themenfeld Self-Supervised Representation Learning for Senor Data

Die Analyse von Sensor- und Zeitreihendaten mittels Künstlicher Intelligenz ist ein zentraler Forschungsschwerpunkt des Fraunhofer IMS. Im Fokus steht dabei insbesondere Self-Supervised Representation Learning. Mögliche Anwendungsfelder reichen von der Zustandsüberwachung und Qualitätskontrolle in industriellen Prozessen bis hin zur Auswertung medizinischer Sensordaten (z.B. Biosignale). Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit haben Sie die Möglichkeit, neueste KI- und Machine-Learning Methoden für die automatische Annotation von Sensor- und Zeitreihendaten zu erforschen und praktisch zu erproben.

Aktuelle Themen für Abschlussarbeiten :

• Masked Representation Learning for Sensor Data Labeling : Entwicklung und Evaluierung von Masked-Learning Ansätzen, um Sensordaten ohne manuelle Annotation für nachgelagerte Klassifikation oder Anomalieerkennung nutzbar zu machen
• Prototype Contrastive Learning for Automated Data Annotation : Erforschung von prototypbasierten Contrastive Learning Methoden zur automatischen Label-Generierung für Zeitreihen-Sensordaten

Hier sorgen Sie für Veränderung

Hiermit bringen Sie sich ein

Was wir für Sie bereithalten

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

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.

Bewerbungen per E-Mail oder Post können wir leider nicht berücksichtigen.

Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen / Praktika).

Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS