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Thesis: Bildbasierte Objektsegmentierung mit KI-Beschleuniger

SICK AG · Waldkirch | 79183 | Deutschland · Onsite

Gehalt auf Anfrage

Gefunden am 19.05.2026

Match

84%

Fit in Skills, Kultur und Entwicklungspfad.

Beschreibung

Job Zusammenfassung In diesem Projekt entwickelst du ein Embedded-Kamerasystem zur objektbasierten Segmentierung mit KI-Technologien, implementierst die Lösung und evaluierst deren Anwendbarkeit in realen Szenarien. Job Zusammenfassung In diesem Projekt entwickelst du ein Embedded-Kamerasystem zur objektbasierten Segmentierung mit KI-Technologien, implementierst die Lösung und evaluierst deren Anwendbarkeit in realen Szenarien. Deine Rolle im Team Inbetriebnahme eines KI-Beschleunigers auf einem Embedded-Kamerasystem Implementierung einer KI-basierten Segmentierung zur Objekterkennung mithilfe des KI-Beschleunigers Umsetzung einer lauffähigen Lösung auf einem Embedded-Kamerasystem Evaluierung der entwickelten Lösung in einer realen Anwendungsumgebung Unsere Erwartungen an dich Ausbildung Studium der Informatik, Computer Vision, Maschinelles Lernen oder eines vergleichbaren Fachgebiets Qualifikationen Grundlegende Kenntnisse in Optik oder Physik Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise sowie schnelle Auffassungsgabe Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit Erfahrung Programmiererfahrung in Python, MATLAB, Lua oder C++ Unser Angebot Wintersemester 2026/27 - befristet auf 3-6 Monate Benefits Mehr Netto 🏝️ Urlaubs- und Weihnachtsgeld Essen & Trinken 🍏 Frisches Obst Work-Life-Integration 🍼 Kinderbetreuung ⏰ Flexible Arbeitszeiten Gesundheit, Fitness & Fun 🙂 Gesundheitsförderung Themen mit denen du dich im Job beschäftigst Machine Learning AI Computer Vision Metadaten Level: Junior Job Feld: Embedded Anstellung: Vollzeit Vertragsart: Befristetes Dienstverhältnis Arbeitsmodell: Onsite Unternehmenstyp: Etablierte Firma Branche: Industrie, Produktion Ort: Waldkirch | 79183 | Deutschland

Tech Stack

C++Python

Warum passt du zu dieser Stelle?

Fit technisch: Stark auf Backend und API-Architektur.

Gaps: Fehlende Tool-Erfahrung in 1-2 Schlüsselbereichen.

Success-Wahrscheinlichkeit: Hoch bei schneller Einarbeitung.