Studentische Beschäftigung mit 40 Monatsstunden

Das Kooperationsprojekt DeepTrain, durchgeführt in Zusammenarbeit mit der Humboldt-Universität zu Berlin und industriellen Partnern, hat das Ziel, eine hochpräzise 3D-Streckenvermessung von Schienenwegen zu ermöglichen, um Fahrerassistenzsysteme zu optimieren. Die Technische Universität Berlin konzentriert sich auf die Entwicklung optimaler Methoden zur Erkennung von Gleisanlagen, Weichen, Bahnsignalen, Verkehrszeichen und anderen Strukturen. Die Grundlage hierfür bilden Videodaten, die durch Kameras im Führerstand von Zügen aufgenommen werden. Ein hochwertiger und umfassend annotierter Datensatz stellt dabei eine essenzielle Voraussetzung für den Projekterfolg dar. Die zentralen unterstützenden Aufgaben unter Anleitung umfassen:

• die Annotation der Videodaten (30%)
• die fachliche Unterstützung bei der Durchführung von Experimenten, insbesondere im Bereich der Objekterkennung mittels des YOLO-Frameworks (70%)

• Gute Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen und Bildverarbeitung
• Fundierte Python-Kenntnisse
• Erfahrung mit TensorFlow oder PyTorch
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift, da Fachliteratur zum YOLO-Framework nur in englischer Sprache vorliegt

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Youssef Kashef - kashefy@ni.tu-berlin.de
Besetzungszeitraum: vom 01.09.2025 bis zum 31.12.2026
Bewerbung an: sekr@ni.tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.