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In Kürze beendet

SICK entwickelt mm Bereich der industriellen Automatisierung innovative Lösungen, um den steigenden Kundenanforderungen gerecht zu werden. Die zentrale Forschung und Entwicklung unterstützt dies durch die Erforschung neuer technologischer und algorithmischer Ansätze, insbesondere zur Automatisierung von Lagerprozessen.

Robotik und kamerabasierte Sensorik werden für Effizienzsteigerungen eingesetzt, während KI-gesteuerte Systeme Lagerbestände analysieren, Wege optimieren und die Auftragsabwicklung priorisieren. Diese Systeme basieren häufig auf klassischen Neuronalen Netzen, die Herausforderungen bei unbekannten Objekten oder veränderten Umgebungen haben.

Foundation Models versprechen hier mehr Flexibilität und Skalierbarkeit, da sie auf großen, vielfältigen Datensätzen vortrainiert und für verschiedene Aufgaben einsetzbar sind, ohne jedes Mal neu trainiert werden zu müssen.

Im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit soll die bestehende Bin Picking Applikation auf Basis von Foundation Models verbessert werden. Mögliche Themen umfassen das Finetuning von Foundation Models für Kommissionierungsarbeiten, deren Einsatz auf Edge Devices, die Integration multimodaler Daten zur besseren Objekterkennung, automatisches Clustering von Daten als Grundlage für das Finetuning sowie den Vergleich von agnostischen Object Detection Modellen auf Daten aus dem Logistikbereich.

Befristet auf 3-6 Monate

Ihre Aufgaben

  • Recherchieren Sie Literatur zu den Themen Foundation Models, Bin Picking Applikationen und Automatisierung in der Logistik
  • Arbeiten Sie sich in bestehende Technologien und Algorithmen ein
  • Analysieren und diskutieren Sie Ihre Ergebnisse und dokumentieren Sie diese detailliert

Ihr Profil

  • Studium in Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik, Maschinenbau oder vergleichbarer Studiengang
  • Fundierte, objektorientierte Programmierkenntnisse in Python
  • Erfahrung im Umgang mit dem Trainieren und Einsatz von Deep Learning Modellen mit gängigen Frameworks
  • Umgang mit linuxbasierten Rechnern und git
  • (Sehr) gute Englischkenntnisse
  • Ihre selbstständige und strukturierte Arbeitsweise zeichnet Sie aus
  • Ihre ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit rundet Ihr Profil ab

Darauf können Sie sich freuen

  • Attraktive Vergütung: Praktika und Abschlussarbeiten werden bei SICK attraktiv vergütet.
  • Mobiles Arbeiten: Studierende haben die Möglichkeit teilweise mobil zu arbeiten, sofern es die Tätigkeit zulässt.
  • Flexible Arbeitszeiten: Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 35 Stunden mit der Möglichkeit Überstunden durch Freizeit auszugleichen.
  • Vergünstigte regionale Speisen und freie Getränke: Studierende erhalten in unseren Betriebsrestaurants eine zusätzliche Ermäßigung in Höhe von 50%.
  • Willkommensveranstaltung und Networking: „Welcome @ SICK“ und regelmäßige Networking-Möglichkeiten zum Austausch mit anderen Studierenden.
  • Weiterbildung: Breites Seminarangebot über die Sensor Intelligence Academy.
  • Unterstützung bei der Wohnungssuche: SICK unterstützt Studierende bei der Wohnungssuche an den Standorten in Waldkirch und Hamburg.
  • Breites Sportangebot über Hansefit: Für einen attraktiven Monatsbeitrag können Sie deutschlandweit über 8.500 verschiedene Fitness- und Freizeiteinrichtungen nutzen.
Einblicke von unseren Mitgliedern
Joanne
JoanneTechnische Universität MünchenProject Management and Science Communication 2024
Joanne erzählt uns von ihren Erfahrungen mit Bright Network und gibt Tipps zum Thema Berufseinstieg.
Read Joannes story
Joanne, Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Theresa
TheresaUniversität PassauResearch Assistant IPMT 2022
Wir haben uns mit Theresa, einem unserer Mitglieder, zusammengesetzt, um über ihre Karriere und ihre Erfahrungen mit Bright Network zu reden. Hier findest du unser Interview mit ihr.
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Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022