Studentische Hilfskraft - Software- & KI-Entwicklung Bildanonymisierung

• Du implementierst eine Verarbeitungspipeline für die automatisierte Bildanonymisierung.
• Du bereitest die Trainingsdaten für das Deep-Learning-Modell vor.
• Du wählst geeignete Netzarchitekturen für die Personen- und Fahrzeugerkennung aus.
• Du trainierst und evaluierst das Netz.
• Du integrierst die entwickelte Lösung in die Gesamtsoftware.
• Du ermittelst die Zuverlässigkeit des Gesamtprozesses.

• Du bist in einen MINT-Studiengang wie Informatik, Mathematik oder Physik eingeschrieben oder in einem vergleichbaren Studiengang.
• Du arbeitest selbstständig, sorgfältig und zielorientiert.
• Du bist kommunikativ und arbeitest gerne im Team.
• Du verfügst über Programmiererfahrung in Python und hast bereits mit Git gearbeitet.
• Du kommunizierst sicher auf Deutsch oder Englisch.

• Flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit dem Studium vereinbaren lassen
• Modernes Arbeitsumfeld
• Jobticket
• Angebote Gesundheit & Sport
• Kantine im Institut mit täglich frischem Essen
• (E-)Auto- und Fahrradparkplätze

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft - genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Am Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM arbeiten wir täglich daran, optische Technologien für spezifische Messaufgaben nutzbar zu machen. An der Schnittstelle zwischen Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen und stehen für anwendungsorientierte Forschung auf höchstem Niveau.

In der Gruppe für 3D-Geodaten-Analyse werden Softwarelösungen zur automatischen Interpretation von Mobile-Mapping-Messdaten - insbesondere Bildern und Punktwolken - entwickelt. Eine zentrale Herausforderung dabei ist die datenschutzkonforme Behandlung der aufgenommenen Daten.

Im Rahmen dieser Tätigkeit soll eine Softwarelösung zur Anonymisierung von Bilddaten erstellt werden. Dazu sollen mit Methoden des Deep Learnings Personen und Fahrzeuge identifiziert und verschiedene Bildverarbeitungsalgorithmen zur Anonymisierung, wie beispielsweise Blurring oder Schwärzung, implementiert werden. Zusätzlich wird die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der entwickelten Lösung systematisch evaluiert.