Der zugrundeliegende Anwendungsfall ist die automatische Bahnplanung zur Lackierung beliebig komplexer Bauteile. Mit Hilfe von Stereokameras werden Teile wie Getriebemotoren, Schaltschränke, Fahrradrahmen und sonstige digitalisiert. Die entstehenden, unsortierten Punktewolken sollen daraufhin in geometrisch weniger komplexe Bereiche (bspw. Zylinder und Kuboide) zerlegt werden – für diese können mit dem hauseigenen Softwareframework 3D.OS bereits geeignete Lackierpfade generiert werden.

Aufgaben

• Anwendungsfallanalyse und Spezifikation relevanter Bauteilsegmente

• Recherche zu geeigneten Modellen und Frameworks (bspw. PointNet++)

• Recherche zu verfügbaren Trainingsdaten sowie Ausarbeitung eines Konzeptes zur Generierung qualitativ hochwertiger Daten

• Implementierung, Training und Validierung eines Modells mit realen Testbauteilen und Scans

Qualifikation

• Studium mit Schwerpunkten in Data Science (Informatik, Physik o.ä.)

• Erste Erfahrungen im Umgang mit KI Modellen

• Eigenverantwortliche und strukturierte Arbeitsweise

• Vorkenntnisse in gängigen Programmiersprachen (idealerweise C#, alternativ C++ / Pyhton)

• Gute Englisch- und Deutschkenntnisse

Benefits

• Eine attraktive und vielseitige Tätigkeit mit hoher Eigenverantwortung

• Viele Gestaltungs- und Entwicklungsmöglichkeiten in einem motivierten Team

• Kaffee-Flatrate, Obst, Süßigkeiten und Softgetränke

• Flexibles Benefit-Budget für Fahrtkostenzuschuss, Fitnessangebot und Sachbezüge

• Flexible Arbeitszeitmodelle und Möglichkeit für mobiles Arbeiten

• Möglichkeit zur Bearbeitung der Abschlussarbeit im industriellen Umfeld

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