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Working student / Master s thesis – AI-based audio processing / DCASE-Challenge 2025

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Job-ID: 21986

Werkstudent:in / Masterarbeit – KI-basierte Audioverarbeitung / DCASE-Challenge 2025

Studenten — Werkstudent, Abschlussarbeit, Teilzeit, Vollzeit

Hybrid - Gifhorn

Diese Herausforderung erwartet dich:

Mit neuen Entwicklungen im Bereich der KI und des maschinellen Lernens werden die darauf basierenden, hochperformanten Methoden zunehmend auch für die automatische Verarbeitung, Analyse und Erzeugung von Audiodaten eingesetzt. So können Maschinen Informationen aus Audiosignalen extrahieren, analog zu einem Menschen, der kontinuierlich Informationen in seinem akustischen Umfeld wahrnimmt. Unter den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten lassen sich z.B. mit Methoden der akustischen Ereignis- oder Anomalieerkennung Störgeräusche im Fahrzeug identifizieren, Glasbruchereignisse in städtischen Umgebungen erkennen oder Tiergeräusche klassifizieren.
Akustische Ereigniserkennung und Anwendungen ähnlicher Methoden (Tasks) werden jährlich in der internationalen DCASE-Challenge als Wettbewerb zusammen mit öffentlich verfügbaren Datensätzen herausgegeben. Jeder Task erfordert von den Teilnehmer:innen die Beherrschung einer bestimmten Methode, z.B. Few-Shot Learning oder Anomaliedetektion. Mit einer Teilnahme an einem oder mehreren Tasks der DCASE-Challenge, sollen bei IAV bestehende Fähigkeiten ausgebaut und kundenrelevante Methoden erschlossen werden. Gleichzeitig bietet sich eine Gelegenheit im Rahmen einer Masterarbeit an einem spannenden Thema aktueller Forschung zu arbeiten.

Wir suchen Dich, um ab sofort im Rahmen einer Werkstudentenbeschäftigung die Teilnahme an der DCASE-Challenge vorzubereiten. Anschließend startest du zwischen Januar und März 2025 deine Masterarbeit bei uns und absolvierst sie zu einem ausgewählten Task der DCASE-Challenge.

Deine Aufgaben:

  • Du wählst Verfahren und Daten für einen Task aus
  • Du trainierst und optimierst KI-basierte Modell
  • Du reichst die Modell-Ergebnisse für einen Task im Rahmen der DCASE-Challenge 2025 ein
  • Du bereitest einen "Technical Report" zu der verwendeten Methode und den eingereichten Ergebnissen vor

Notwendige Kenntnisse:

  • Laufendes Studium im Bereich Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik oder in einem vergleichbaren technischen oder naturwissenschaftlichen Studiengang
  • Programmiererfahrung in mindestens einer höheren Programmiersprache
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Gute Deutschkenntnisse (Level B2 oder höher)

Gewünschte Kenntnisse:

  • Erfahrung in einer der folgenden Programmiersprachen / Frameworks / Tools: Python, Tensorflow, Keras, PyTorch, Kubeflow
  • Erfahrung mit maschinellem Lernen, neuronalen Netzen oder Mustererkennung
  • Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise
  • Lernbereitschaft, ausgeprägte Eigeninitiative sowie Kommunikations- und Teamfähigkeit

Das Entgelt richtet sich nach unserem Mantel- und Entgelttarifvertrag. Aktuell beträgt der Stundensatz für diese Position 17,52 EUR. Die Masterarbeit wird mit einem monatlichen Entgelt in Höhe von 979 EUR vergütet.

Das spricht für uns:

Als Student:in arbeitest du bei IAV nicht irgendwo, sondern mittendrin. In echten Projekten. An spannenden Zukunftsaufgaben. Voll integriert und im Schulterschluss mit IAV-Expert:innen. Viel Verantwortung und gleichzeitig viel Freiraum, um Uni und Arbeit zusammen zu bringen: So entstehen beste Perspektiven für deine berufliche Entwicklung. Bei attraktiver Vergütung nach unserem Haustarifvertrag.

Uns sind Vielfalt und Chancengleichheit wichtig. Für uns zählt der Mensch mit seiner Persönlichkeit und seinen Stärken.

Unternehmensdetails

company logo

IAV

Automobile und Zweiräder

5.001 - 10.000 Mitarbeitende

Gifhorn, Deutschland

Bewertung von Mitarbeitenden

Vorteile für Mitarbeitende

Flexible Arbeitszeiten

Privat das Internet nutzen

Parkplatz

Mit Öffis erreichbar

Kantine

Unternehmenskultur

IAV

Branchen-Durchschnitt

Unternehmenskultur

321 Mitarbeitende haben abgestimmt: Sie bewerten die Unternehmenskultur bei IAV als modern. Der Branchen-Durchschnitt liegt eher ausgeglichen zwischen traditionell und modern.

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