Masterarbeit: Synthetische Daten Generierung

16856


Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!

Kennziffer:  804 
Arbeitsort:  Sankt Augustin 
Eintrittsdatum:  ab 01.04.2025 
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit 
Beschäftigungsgrad:  Teilzeit 
Dauer der Beschäftigung:  6 Monate 
Vergütung:  Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

 

Das Institut für den Schutz terrestrischer Infrastrukturen widmet sich seit seiner Gründung im Jahr 2019 dem Schutz und der Sicherheit kritischer Infrastrukturen auf der Erde. Wir entwickeln Konzepte, Verfahren und Technologien, die die Widerstandsfähigkeit (Resilienz) von Organisationen und Systemen stärken und verbessern. Dabei haben wir sowohl den Menschen, die Technik als auch das Gesamtsystem im Blick.

 

Das erwartet dich

In deiner Masterarbeit beschäftigst du dich mit der Erstellung und Optimierung synthetischer Datensätze durch die Kombination von realen und synthetischen Elementen. Damit sollen hochwertige Datensätze für Trainings- und Evaluationszwecke von KI-Modellen (z.B. YOLO, Mask R-CNN) erzeugt werden. Dabei verwendest du Tools wie die Unreal Engine 5 (UE5), Stable Diffusion, Firefly, Blender zur synthetischen Bildgenerierung.

 

Deine Aufgaben

  • Generierung von synthetischen Hintergründen und Integration realer Objekte in diese Szenen
  • Anwendung von Methoden zur Erzeugung synthetischer Objekte, die in reale RGB Bilder integriert werden
  • Anpassung und Optimierung von 3D-Szenen für realistische Lichtverhältnisse, Schatten und Objektinteraktionen
  • Datenaufbereitung und Annotation: Sicherstellen, dass die generierten synthetischen und realen Daten korrekt annotiert sind  
  • Automatisierung der Datenpipeline für die Generierung großer Mengen an Trainingsdaten mit hoher Variabilität
  • Durchführung von Tests zur Modellvalidierung und -verbesserung, um sicherzustellen, dass die generierten synthetischen Daten die Leistung von Objektdetektionsmodellen (z.B. YOLO, Mask R-CNN) verbessern


Das bringst du mit

  • aktuell laufendes Studium der Fachrichtung Physik, Informatik, Ingenieurs- bzw. Datenwissenschaften, o. ä.
  • Du verfügst bereits über Kenntnisse im Bereich der elektronischen Bildverarbeitung, Unreal Engine (UE5), 3D-Modeling-Tools wie Blender, Computervision und Deep Learning
  • Du hast grundlegende Erfahrung in der Programmierung (z. B. Python)
  • Du arbeitest gerne im Team und besitzt eine hohe Kommunikationsfähigkeit in deutscher und englischer Sprache


Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 804) beantwortet dir gerne:

Michael Langerbeins 
Tel.: +49 2241 20148 01 


16857




DLR - Helmholtz / Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt



Visit employer page


Deadline: 2025-03-31
Location: Germany, Sankt Augustin, Nordrhein Westfalen
Categories: Data Science, Engineering, informatics, Master Thesis, Physics, Student Assistants,

Apply


Ads
Kaesler Nutrition GmbH


Max Planck Graduate Center for Quantum Materials (MPGC-QM)


Eawag - Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology


NATUS GmbH & Co. KG


AIT Austrian Institute of Technology


Universität der Bundeswehr München


Helmut-Schmidt-Universität - Universität der Bundeswehr Hamburg


KU Leuven


SAL Silicon Austria Labs GmbH


More jobs from this employer