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Form der ArbeitDie Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro.
Das Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT ist Teil der Fraunhofer-Gesellschaft. Das Institut mit Hauptsitz in Ilmenau ist international anerkannt für seine Expertise in den Bereichen angewandte Elektroakustik und Audiotechnik, Signalanalyse und Maschinelles Lernen sowie Datenschutz und Datensicherheit. Am Hauptsitz, auf dem Campus der Technischen Universität Ilmenau, arbeiten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an Technologien für die robuste, vertrauenswürdige KI-basierte Analyse und Klassifizierung von Audio- und Videodaten. Diese kommen unter anderem zur Überwachung industrieller Fertigungsprozesse, aber auch beim Verkehrsmonitoring oder im Medienkontext zum Einsatz, beispielsweise wenn es um automatische Verschlagwortung oder die Erkennung von Audiomanipulationen geht. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung von Algorithmen für die Bereiche Virtuelle Produktentwicklung, intelligente Aktor-Sensor-Systeme und Automotive Audio. Aktuell sind rund 70 Mitarbeitende am Fraunhofer IDMT in Ilmenau beschäftigt.
In der Gruppe »Industrial Media Applications« werden Algorithmen des maschinellen Lernens für akustisches Monitoring sowie für akustische Ereigniserkennung in der industriellen Produktion entwickelt. Diese ML-Algorithmen bilden die Basis für zuverlässige Überwachungsverfahren, die entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt werden können.
Was du bei uns tust
- Forschung im Bereich KI: Du entwickelst und implementierst Algorithmen für die Audiosignalverarbeitung mittels maschineller Lernverfahren, Deep Learning und Federated Learning.
- Anwendung von KI auf Audiodaten: Du forschst in den Anwendungsfeldern akustische Ereignisdetektion und Anomalieerkennung.
- Wissenschaftliches Arbeiten: Du dokumentierst und präsentierst deine Ergebnisse im Projektumfeld sowie in der wissenschaftlichen Community.
- Projektakquise: Mit deinem Fachwissen unterstützt du das Team bei der Akquise neuer Projekte aus wissenschaftlichen und industriellen Bereichen.
Was du mitbringst
- verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
- abgeschlossenes wissenschaftliches Studium (Master, Diplom) in Datenwissenschaften, Künstliche Intelligenz, Informatik, Mathematik oder Physik
- Erfahrung im Bereich des Maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning
- nachweisbare Praxis in mindestens einem ML-Framework (z. B. TensorFlow, Keras etc.)
- Anwendungserfahrung in Signalanalyse, bevorzugt Audiodaten
- vorteilhaft: Know-how in statistischer Auswertung und Mathematik
- Motivation, Eigeninitiative und Engagement
- einen selbstständigen, zuverlässigen und sorgfältigen Arbeitsstil
- Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit und Interesse, Verantwortung zu übernehmen
Was du erwarten kannst
- spannende, komplexe Fragestellungen zu Themen, zu denen es am Markt noch keine Lösungen gibt, wodurch du die Zukunft aktiv mitgestalten kannst
- Herausforderungen auf hohem Niveau und on top sehr gute Möglichkeiten zur beruflichen sowie fachlichen Weiterbildung
- die Chance, eigene Ideen umzusetzen, z. B. im Rahmen unseres vierteljährlichen, themenoffenen Ideenwettbewerbs
- eine hervorragende technische Infrastruktur
- renommierte Partner und Kunden, die im engen Austausch mit dir die Technologien von morgen entwickeln
- eine sehr gute Vereinbarkeit von Familie und Beruf durch flexible Arbeitszeitmodelle, Mit-Kind-Büro, die Möglichkeit der digitalen Kinderbetreuung bei Engpässen sowie mobiles Arbeiten – denn wie wir wissen, geht die Familie vor
- ein aufgeschlossenes und interessiertes Team sowie ein tolerantes und familiäres Miteinander, wobei New Work und Diversity gelebte Bestandteile unserer Unternehmenskultur sind
- regelmäßige Team-Events
- einen hauseigenen Air-Hockey-Tisch, der für die Mittagspause bereitsteht und zudem der Veranschaulichung unserer Technologien auf Messen und bei Veranstaltungen dient
- eine gute Verkehrsanbindung und ein hervorragendes Setting nahe der Landeshauptstadt Erfurt
- attraktive Sparangebote bei zahlreichen Unternehmenspartnern im Rahmen der Fraunhofer-Corporate-Benefits
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Stelle ist zunächst auf ein Jahr befristet. Eine Verlängerung wird angestrebt. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen richten sich nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD).
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir dein Interesse geweckt? Dann bewirb dich jetzt online mit deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Bitte lege in deinem Anschreiben dar, was dich an den Themen Audio und KI interessiert. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fachliche Rückfragen beantwortet dir gerne:
Judith Liebetrau
Telefon: +49 3677 467-379
judith.liebetrau@idmt.fraunhofer.de
Fragen zum Bewerbungsverfahren beantwortet dir gerne:
Katrin Pursche
Telefon: +49 3677 467-312
katrin.pursche@idmt.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
www.idmt.fraunhofer.de
Kennziffer: 72567 Bewerbungsfrist: 26.03.2024
Stellensegment: Industrial, Learning, Machinist, Training, Automotive, Human Resources, Manufacturing, Education
