Masterarbeit: Computer Vision-basierte automatisierte Fragmentierungserkennung für Laserlithotripsie-Tests (m/w/d)

Der Schwerpunkt liegt auf der Kombination von optischer Bildgebung und Computer-Vision-Algorithmen, um den Übergang vom intakten zum frakturierten Zustand präzise zu identifizieren.
Die Arbeit umfasst den Aufbau eines Labor-Setups inklusive Kamerapositionierung, Lichtdesign und Kalibrierung sowie die Entwicklung und Optimierung der Algorithmen zur Bildauswertung. 

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immatrikuliert in einem Studiengang in Ingenieurwesen oder Informatik oder ähnlichem mit Schwerpunkt Bildgebung/Bildverarbeitung

Fundierte und routinierte Kenntnisse in Computer-Vision und Python (mit Fokus auf die folgenden Bibliotheken: OpenCV, NumPy, Pandas)

Technisches Verständnis für Algorithmen in Bildverarbeitung und Kameraansteuerung

Erste Kenntnisse für die Auslegung eines optischen Systems

Erste Erfahrungen in Machine-Vision und Deep Learning

Sehr gute Laborfähigkeiten (Problemlösungs- und Hands-on-Mentalität, selbstständiges Arbeiten, qualitätsorientierter und gewissenhafter Arbeitsstil)

Hohes Maß an teamorientierter Arbeit, Kreativität und Kommunikationsfähigkeit sowie Eigeninitiative

Komplexe Sachverhalte können anschaulich vermittelt werden

Fähigkeit technische Zusammenhänge zu beurteilen und zu bewerten

Interesse an medizinischen Applikationsaufbauten

Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse vorausgesetzt

Wünschenswert wären Erfahrungen mit Python-Bibliotheken wie z.B TensorFlow, PyTorch, Keras oder ggf. die Bereitschaft sich dort einzuarbeiten

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Persönlicher Einarbeitungsplan und umfangreiches Onboarding

Flexible Arbeitszeiten

Abwechslungsreiche Aufgaben in einem dynamischen, internationalen Umfeld

Kontinuierliche Ausbildung und Entwicklung

Flache Hierarchien

Ansprechende Kantine

Kostenloser Kaffee, Tee und Wasser

Mitarbeiterveranstaltungen

Ladestationen für Elektroautos

Unfallversicherung

Arbeitgeberzuschuss zur VWL

Belegschaftskasse mit diversen Zuschüssen und Beihilfen

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