Kennziffer: 4362
Arbeitsort: Almeria
Eintrittsdatum: 01.06.2026
Karrierestufe: Studien- & Abschlussarbeit
Beschäftigungsgrad: Vollzeit; Teilzeit
Dauer der Beschäftigung: 6 Monate
Vergütung: Aufwandsenschädigung 450,00 € bei Erhalt von ERASMUS+ Förderung
Das Institut für Solarforschung entwickelt innovative Technologien zur Nutzung von Solarenergie. Der Fokus liegt dabei auf der Stromerzeugung und der Bereitstellung von Wärme und Brennstoffen. Das primäre Ziel ist, mithilfe von Sonnenenergie zur Wärmewende und zu einer Reduktion fossiler Brennstoffe beizutragen.
Das erwartet dich :
Eine präzise Wolkensegmentierung und -klassifikation ist entscheidend für zuverlässige Vorhersagen der Solarstromerzeugung und für optische Satellitenkommunikation. Das Institut für Solarforschung ist führend in der Entwicklung von Kurzfristprognosen der Bewölkung. Zur Bewältigung der Herausforderungen der Wolkenanalyse erweisen sich Machine-Learning-Methoden als äußerst effektive Lösung für die automatisierte Detektion und Klassifikation in hochauflösenden Himmelsbildern. Dennoch bestehen weiterhin erhebliche Herausforderungen, insbesondere bei mehrschichtigen Wolkenszenarien und bei Nachtbedingungen. Du wirst in einem diversen und motivierten Team an Fragestellungen der Energiewende arbeiten und damit aktiv zum Klimaschutz beitragen. Gleichzeitig arbeitest du eng mit Betreuern und Kollegen zusammen, um Ideen auszutauschen und Herausforderungen zu lösen. Zudem sammelst du praktische Erfahrungen in maschinellem Lernen, Softwareentwicklung, automatisiertem Testen, Versionskontrolle sowie moderner Bildverarbeitung. Als Besonderheit erwartet dich ein Arbeitsplatz in Almería, einem der sonnigsten Standorte Europas.
Deine Aufgaben:
• Durchführung einer umfassenden Literaturrecherche zu Bild- und Videosegmentierung/-klassifikation, Datenaugmentation, synthetischer Bildgenerierung sowie Lernen mit begrenzt annotierten Datensätzen.
• Mitwirkung an der Entwicklung eines Deep-Learning-basierten Modells zur Wolkendetektion und -klassifikation unter Verwendung von Infrarot Bilddaten.
• Weiterentwicklung der Trainingspipeline zur Reduzierung des Bedarfs an manuell annotierten Referenzdaten, unter Einbeziehung von Semi-Supervised Learning und Methoden zur Generierung synthetischer Daten.
• Unterstützung bei der Annotation von Referenzdatensätzen.
• Training und Evaluierung von Modellen zur Wolkendetektion und -klassifikation sowohl unter Tages- als auch unter Nachtbedingungen.
• Vergleich (Benchmarking) der Modellleistung mit bestehenden Verfahren zur Wolkendetektion sowie Durchführung einer detaillierten Leistungsanalyse.
• Dokumentation der Methodik und Ergebnisse in einer gut strukturierten Masterarbeit
Das bringst du mit:
• Du studierst im Master Informatik, Physik, Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich und bringst gute Studienleistungen mit
• Erfahrung in Python sowie grundlegende Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens
• Vorerfahrungen in Datenanalyse, Computer Vision und Git-Versionskontrolle
• Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und gleichzeitig in einem internationalen Team zu kooperieren
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Position (Kennziffer 4362) beantwortet dir gerne:
Dr. Stefan Wilbert
Tel.: +49 2203 601 4619