Bewerben Sie sich jetzt bei Bosch Research und verbinden Sie akademische Exzellenz mit realen industriellen Auswirkungen. In dieser Masterarbeit werden Sie zur Entwicklung fortschrittlicher Anomalieerkennungsmethoden für industrielle Mehrkanal-Vision-Systeme zur Qualitätsbewertung in der Serienproduktion beitragen. Unser Ziel ist es, ein generalisierbares Deep-Learning-Modell zu entwerfen, das visuelle Merkmale nutzt, um zuverlässig Defekte über verschiedene Produkte und Fertigungsszenarien hinweg zu erkennen. Während Ihrer Thesis werden Sie moderne Ansätze in der Anomalieerkennung und der Mehrkanal-Bildverarbeitung erkunden, um ein neuartiges, generalisierbares Modell zur Qualitätsbewertung in der industriellen Produktion zu entwickeln. Darüber hinaus werden Sie Ihren Ansatz mit realen Produktionsdaten implementieren, trainieren und evaluieren, um dessen Robustheit und Eignung für industrielle Anwendungen sicherzustellen. Schließlich werden Sie eng mit Experten aus Forschung und Entwicklung sowie der Produktion zusammenarbeiten und regelmäßig Ihre Ergebnisse präsentieren, um so kontinuierliche Innovationen in der Computer Vision für die Fertigung zu fördern.

• Ausbildung: Fortgeschrittene Studien im Bereich Informatik, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz oder vergleichbar
• Erfahrung und Kenntnisse: Ausgezeichnete Grundlagen im maschinellen Lernen und sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie in einem Deep-Learning-Framework, z.B. PyTorch oder JAX
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind in der Lage, komplexe Aufgaben strukturiert und analytisch anzugehen, haben eine hohe Motivation zu lernen und selbstständig an herausfordernden Themen zu arbeiten und kommunizieren Ihre Ergebnisse stets klar und verständlich
• Arbeitsroutine: Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, teilweise remote zu arbeiten
• Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse