About this role
Summary: Design, implement, and evaluate multimodal AI models for detecting cognitive distraction in vehicles using video, audio, and CAN data. The role involves literature review, selecting ML methods, training models in PyTorch, and experimental evaluation.
Ein zentraler Forschungsschwerpunkt des Fraunhofer IMS ist die Erkennung von Fahrerzuständen. Insbesondere die intelligente Erkennung kognitiver Ablenkung ist dabei im Fokus der Forschungsaktivitäten. Dabei werden im Fahrzeuginnenraum (in-cabin) multimodale Signale aus Video (z.B. Aktivitäten, Vitaldaten), Audio (z.B. Audio-Events) und den CAN-Daten extrahiert und in verschiedenen Encodern zusammengeführt. Darauf aufbauend ist ein multimodales KI-Modell auf Basis aktueller Algorithmik (z.B. LLMs, JEPA) im Rahmen Ihrer Masterarbeit zu designen, zu implementieren und zu evaluieren.
Die Bearbeitungsdauer der Abschlussarbeit richtet sich nach den Vorgaben der jeweiligen Prüfungsordnung.
Hier sorgen Sie für Veränderung
- Literaturrecherche und Einordnung des aktuellen Stands der Technik von multimodalen KI-Modellen
- Analyse und Auswahl geeigneter Machine-Learning-Methoden für die Implementierung
- Konzeption, Implementierung und Training von multimodalen und Selbstüberwachten KI-/Machine-Learning-Modelle (z.B. in PyTorch)
- Experimentelle Evaluierung an realen und Benchmark-Sensordaten
Hiermit bringen Sie sich ein
- Studium in den Bereichen Informatik, Elektrotechnik, Data Science, KI oder vergleichbarer Disziplinen
- Sehr gute bis gute Studienleistungen
- Sehr gute Kenntnisse in Machine Learning/Deep Learning
- Gute Programmierkenntnisse in Python und gängigen ML-Frameworks
- Ausgeprägte Eigeninitiative, Einsatzbereitschaft und Freude an experimenteller Forschung
- Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit
Was wir für Sie bereithalten
- Vielfältige Einblicke in die Arbeit von wissenschaftlichen Mitarbeitenden an einem Forschungsinstitut
- Möglichkeit, das Wissen aus dem Studium direkt anzuwenden
- Vergütung, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeitmodell) und ein fester Urlaubsanspruch
- Zentrale Lage direkt neben dem Campus Duisburg (Linie 933: Haltestelle Universitätsstraße)
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.
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).
Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:
Frau Irini Tsiftsi
personal@ims.fraunhofer.de
Tel.: 0203-3783-268
https://www.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
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Kennziffer: 84733 Bewerbungsfrist:
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