ATLAS ELEKTRONIK ist ein Unternehmen der thyssenkrupp AG und steht für maritime Sicherheit. Seit Jahrzehnten unterstützen wir als führendes Systemhaus für maritime Elektronik Marinen auf der ganzen Welt, die See sicherer zu machen. Unseren Kunden bieten wir ein breites Angebot u. a. an Sonaren und Sensoren, Führungssystemen für unbemannte Unterwasserfahrzeuge, U-Boote und Überwasserschiffe, Minenabwehrsystemen sowie Funk- und Kommunikationsanlage.
- Du wählst auf Basis einer Literaturrecherche geeignete ViTs aus.
- Du trainierst die ausgewählten Modelle mit einem bereit gestellten Datensatz.
- Du legst geeignete Parameter fest, um die verschiedenen Modelle zu evaluieren und vergleichen.
- Diese Aufgaben werden im Rahmen deiner Masterarbeit dokumentiert.
- Du belegst ein Studium im Bereich Elektrotechnik, Informatik, Data Science, oder vergleichbar.
- Du verfügst über gute Python Programmierkenntnisse verbunden mit gutem analytischen Verständnis.
- Du hast bereits erste Erfahrung im Bereich Deep Learning gesammelt, idealerweise in der Arbeit mit CNNs und/oder ViTs.
- Du hast eine hohe Bereitschaft dich in dem Team des A-LABs einzubringen und das Studierendenlabor in einem interdisziplinären Umfeld aktiv zu gestalten.
- Du bist ein kreativer Kopf und zeichnest dich durch eine kommunikative Art, welche Du in verschiedenen Fachdiskussionen einbringst, aus.
- Du kommunizierst sehr gut in Deutsch und/oder Englisch in Wort und Schrift.
Durch das A-LAB bietet ATLAS ELEKTRONIK Promovenden und Studierenden die Chance, in einem agilen Umfeld mit einem interdisziplinären Team an wissenschaftlichen Themen mit hohem Anwendungsbezug zu arbeiten. Im Rahmen Ihrer Promotion bekommen Sie im A-LAB die Möglichkeit, gemeinsam mit Studierenden an Ihrem wissenschaftlichen Thema zu arbeiten. Durch das Promotionsprogramm der ATLAS ELEKTRONIK werden Sie sowohl technisch, fachlich als auch mit Expertise im Promotionsverfahren mit einer jeweils zu bestimmenden Universität unterstützt.
Wir wertschätzen Vielfalt
Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.
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