7 machine learning Jobs in Oberösterreich
Organisationseinheit:
- Selbständige Forschungsarbeit und aktive Mitarbeit in kooperativen Forschungsprojekten des Instituts, v.a. in der Entwicklung, Evaluierung und Anwendung von Machine-Learning-Methoden (v.a. Deep Learning)
- Publikation von wissenschaftlichen Ergebnissen in anerkannten internationalen Journalen und bei Konferenzen
- Abhaltung von Lehrveranstaltungen und Prüfungen (v.a. in Übungen und Praktika) im Bereich Artificial Intelligence auf Bachelor- und Master-Ebene
- Ausarbeitung und Aktualisierung von Lehrmaterialien und Prüfungsunterlagen
- Unterstützung bei der Betreuung von Bachelor- und Masterarbeiten
- Unterstützung bei administrativen Aufgaben im Bereich der Lehre
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Organisationseinheit:
- Forschung und Zusammenarbeit in Machine Learning Projekten der Gruppe
- Veröffentlichung in internationalen Journalen und auf Konferenzen
- Unterstützung von Studierenden und bei Lehrveranstaltungen der Gruppe
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Wir verstärken unser Team und suchen
- …sind Sie für die Entwicklung von Softwarelösungen für unsere innovativen mechatronischen Maschinen
verantwortlich. - …arbeiten Sie proaktiv mit interdisziplinären Teams zusammen.
- …bringen Sie neue Technologien auf das Feld und tragen zur Digitalisierung unserer Produkte bei.
- …implementieren und optimieren Sie die Software kontinuierlich.
- …führen Sie Softwaretests direkt an WINTERSTEIGER Maschinen durch.
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Ihre Aufgaben
- Entwicklung und Implementierung von Computer Vision Algorithmen (z. B. Objekterkennung, Sensorfusion, Umfeldwahrnehmung)
- Integration von Kamera , LiDAR , Radar und weiteren Sensorsystemen
- Entwicklung von performanter Software für Embedded und Edge Systeme
- Enge Zusammenarbeit mit der Systementwicklung sowie hohes Verständnis für die UX/UI Entwicklung
- Validierung, Testing und kontinuierliche Optimierung der entwickelten Algorithmen im Labor und im Fahrzeug
- Erstellung technischer Dokumentation sowie Unterstützung bei System und Funktionsfreigaben
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Deine Aufgaben:
- Entwicklung der digitalen Produkte bei Fill in .NET (C#, GIT, Visual Studio, Microsoft SQL Server)
- Eigenverantwortlicher Entwurf bzw. Implementierung neuer Features und eigenständige Abwicklung von Projekten
- Forschungsarbeit auf den Gebieten Big Data und Machine Learning (z.B. Aufzeichnen und Auswerten von Produktionsdaten)
- Intensive Zusammenarbeit mit den verschiedenen Abteilungen innerhalb des Unternehmens und mit internationalen Kunden
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Ihre Aufgaben
Systemverantwortung: Sie übernehmen den verantwortungsvollen Betrieb eines hochmodernen Satellitenpositionierungssystems. Technologie-Management: Sie agieren federführend in der Kooperation mit Herstellern von Vermessungsinstrumenten (z. B. Trimble) und Geodäsie-Software (z. B. rmData) und übernehmen die klassische Betreuung, Wartung sowie Konfiguration des Equipments. Inhouse-Consulting: Sie beraten und unterstützen die internen Geschäftsbereiche strategisch und fachlich in allen Vermessungsangelegenheiten. Projektabwicklung: Sie planen, koordinieren und realisieren eigenständig Vermessungsprojekte (mittels Tachymeter, satellitengestützter Verfahren, Laserscanner und Nivellierinstrument). Datenverarbeitung: Sie übernehmen die Auswertung und Berechnung der Vermessungsdaten sowie deren präzise Ausarbeitung im CAD. Qualitätssicherung: Konvertierung und anspruchsvolle Qualitätsprüfung von NIS-, GIS- und CAD-Daten gehören ebenso zu Ihrem Alltag wie die Pflege von internen und externen Netzwerken.
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Organisationseinheit:
- Unterstützung der Grundlagenforschung (einschließlich Feldexperimenten) in den Bereichen Computer Vision, visuelle Signalverarbeitung und maschinelles Lernen – insbesondere im Zusammenhang mit Drohnen und explorativen Bodenrobotern (siehe z. B. https://github.com/JKU-ICG/AOS/)
- Verfassen und Mitwirken an hochrangigen wissenschaftlichen Publikationen sowie an Förderanträgen
- Mitbetreuung von MSc-, BSc- Studierenden und Doktorand*innen
- Vorbereitung und Durchführung von Lehrveranstaltungen sowie Betreuung von Prüfungen in den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen, bei einer reduzierten Lehrverpflichtung von 6 Stunden pro Woche (anstelle von 16 Stunden) zur Unterstützung erweiterter Forschungstätigkeiten
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