Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie

Erforschung und Implementierung von Computer-Vision-Ansätzen, wie z.B.: Objekterkennung (z.B. mittels YOLO) Bildbeschreibung, visuelle Fragebeantwortung und multimodale Suche mittels Vision-Language-Modelle (VLMs) Bildsegmentierung (z.B. mittels SAM, DINO, und weitere) Sichtung und Analyse von sensiblen Inhalten im Rahmen der Forschung (z.B. zur Erkennung schädlicher oder unangemessener Inhalte) Mitarbeit in öffentlich geförderten und/oder direkt durch Industriepartner beauftragten Projekten Anfertigen von Projektberichten und wissenschaftlichen Veröffentlichungen Präsentation von Forschungsergebnissen im Rahmen von Publikationen und Vorträgen auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen

Qualifikationen:

Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik oder eines verwandten Fachgebiets mit Fokus auf Maschinelles Lernen und idealerweise Computer Vision Fundierte Kenntnisse in Machine/Deep Learning Vertraut mit verschiedenen Architekturen von Neuronalen Netze (insbesondere CNNs und Transformer) Vertraut mit grundlegenden Begriffen und Konzepte wie: Klassifikation, Hyperparameter-Optimierung, Fine-Tuning, Evaluierung von Modellen Fundierte Kenntnisse in Python sind zwingend erforderlich Wissen und Erfahrung im Bereich Cybersicherheit vorteilhaft Bereitschaft, sich neuen Herausforderungen zu stellen Ausgeprägtes analytisches Denken

Berufsfeld

Öffentlicher Dienst, Verwaltung Forschung, Lehre Informationstechnologie, TK IT/TK Softwareentwicklung

Bundesland

Hessen

Standorte

Darmstadt