ZEISS | Германия | 76xxx Eggenstein-Leopoldshafen | Практика | Неполный рабочий день - гибкий / Полный рабочий день | Опубликовано: 23.02.2026 на stepstone.de
Стажировка — EEG и fNIRS по сбору и (пред)обработке данных по ЭЭГ и fNIRS
Выйдите из своей зоны комфорта, преуспейте и переопределите границы возможного. Это именно то, что наши сотрудники делают каждый день, чтобы задавать темп нашим инновациям и добиваться выдающихся достижений. Ведь за каждой успешной компанией стоит множество замечательных увлекательных людей.
В просторной современной обстановке, полной возможностей для дальнейшего развития, сотрудники ZEISS работают в месте, где царят экспертные знания и командный дух. Все это поддерживается специальной структурой собственности и долгосрочной целью Фонда Карла Зейсса: объединить науку и общество в будущем.
Присоединяйтесь к нам сегодня. Вдохновляйте людей завтра.
Разнообразие является частью Зейсса. Мы с нетерпением ждем получения вашего заявления молчания пола, национальности, этнического и социального происхождения, религии, философии жизни, инвалидности, возраста, сексуальной ориентации или идентичности.
Примените сейчас! Это занимает менее 10 минут. .
* После нажатия кнопки Читать далее откроется оригинальное объявление на сайте нашего партнера, где вы можете посмотреть детали этой вакансии и контактные данные. Если вам необходим перевод этого текста, то после возвращения на наш сайт он будет подготовлен и вы можете его прочитать, нажав на кнопку Показать весь перевод.
Ваши задания • Ваш профиль • Что мы предлагаем
- Мотивация работы
- Превращение сегодняшних исследований в завтрашние приложения - вместе. В ZEISS мы фокусируемся на ориентированных на пользователя инновациях для преобразования идей в передовые решения. ZEISS Innovation Hub @ KIT способствует сотрудничеству между студентами, исследователями и профессионалами отрасли для продвижения технологических достижений в области нейробиологии. Мы ищем высоко мотивированных студентов для поддержки приобретения, контроля качества и курирования данных ЭЭГ (электроэнцефалография) и fNIRS (функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия). Эта роль предлагает уникальную возможность работать с данными нейровизуализации человека, обеспечивая высококачественные записи и организуя наборы данных для исследований в области нейронного декодирования и анализа на основе ИИ. Если вы увлечены нейробиологией, обработкой сигналов и хотите внести свой вклад в передовые исследования, присоединяйтесь к нам!
- Мы предлагаем
- Динамичная и междисциплинарная исследовательская среда
- Практический опыт в области сбора данных ЭЭГ и fNIRS и лабораторного оборудования
- Воздействие современных методов обработки нейронных сигналов и курирования данных
- Возможность внести свой вклад в готовые к ИИ наборы данных для приложений машинного обучения для нейронного декодирования
- Близкое наставничество
- Быстрая рабочая среда
- Возможность продолжения в рамках магистерского проекта
- Ваша роль
- Разработка эффективного и воспроизводимого рабочего процесса для сбора и предварительной обработки данных ЭЭГ и ФНИРС
- Внедрение количественных показателей для оценки и оптимизации качества данных
- Курировать и организовывать большие наборы данных пар стимул-мозговой активности для исследовательских приложений
- Установите онлайн- и офлайн-методы обнаружения и пометки плохих записей с помощью инструментов визуализации
- Применять и измерять передовые методы предварительной обработки для увеличения соотношения сигнал/шум.
- Подготовка конвейера данных для моделей ИИ и машинного обучения (извлечение характеристик, удаление артефактов и нормализация)
- Сотрудничайте с командой инженеров, нейробиологов и исследователей ИИ, чтобы интегрировать подходы глубокого обучения в нейронное декодирование
- Представление и обсуждение результатов исследований на заседаниях команд и департаментов
- Зачислен в программу бакалавра или магистра в области биомедицинской инженерии, электротехники, нейронауки, информатики, ИИ или смежных областях
- Сильные навыки программирования на Python и NumPy
- Твердое понимание принципов электротехники
- Фундаментальные знания электрофизиологии, обработки нейронных сигналов и машинного обучения
- Опыт предварительной обработки данных, анализа сигналов и извлечения признаков очень желателен.
- Знакомство с концепциями AI / ML (например, контролируемое / неконтролируемое обучение, архитектуры глубокого обучения) является плюсом.
- Творческий, прагматичный и мотивированный с сильными аналитическими навыками
- Способен работать как самостоятельно, так и в командно-ориентированной среде
- Отличные навыки общения на немецком языке
- Страсть к инновациям и энтузиазм к новым технологиям, а также мотивация к работе в гибких междисциплинарных командах
Местонахождение
 | ZEISS | |
| 76344 Eggenstein-Leopoldshafen | ||
| Германия |
Текст этого объявления был переведен с немецкого на русский язык посредством системы автоматического перевода и может содержать как смысловые, так и лексические ошибки. Поэтому он может использоваться только в ознакомительных целях. Для более детальной информации перейдите к тексту оригинального объявления по ссылке ниже.
Для получения дополнительной информации читайте исходное объявление