Стажировка по методам глубокого обучения для отслеживания объектов в реальном времени

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.

Мы ищем страстных и талантливых студентов, которые стремятся создавать продукты нового поколения в ZEISS. Интегрированный в команду ученых и инженеров, вы будете работать над темами исследований в области 3D-компьютерного зрения и робототехники. [+] Проект основан на высокоточном отслеживании объектов, включающем поиск подзадач в качестве оценки позы, семантической сегментации и так далее с использованием методов глубокого обучения из компьютерного зрения. Ознакомьтесь с современными приложениями для оценки и отслеживания поз

Разработка аппаратной экспериментальной установки на основе сценария использования

Реализация прототипных решений, основанных на методах как геометрического, так и глубокого обучения в области компьютерного зрения

Проверка результатов с помощью тестовых измерений

Оценка технической осуществимости

Документация экспериментальных результатов

Опыт работы в области STEM (компьютерные науки, робототехника, электротехника)

В настоящее время зачислен в магистерскую программу в высшем университете

Предварительный опыт поиска по крайней мере одного языка программирования как C++ или Python

Хорошая теоретическая подготовка в линейной алгебре, оптимизации и методологии компьютерного зрения

Демонстрационный опыт, применяемый с компьютерным зрением (например, OpenCV, PCL, Open3D) и библиотеками глубокого обучения (Tensorflow / Pytorch), будет полезен.

Самомотивированный и независимый стиль работы вместе с любопытством для погружения в сложные темы, которые подталкивают государство-оф-арт.

Будучи студентом, вы будете работать на равных с коллегами, вы получите глубокое понимание компании, которая создает продукты для мира завтрашнего дня, и вы создадите идеальные условия для своей дальнейшей карьеры. [+]

JOBV1_EN