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    Abschlussarbeiten Wirtschaft 2026 & 2027

    Wirtschaft (137 Ergebnisse)

    Beruf: Wirtschaft
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    Masterarbeit: Generierung synthetischer Daten für feingranulare Fahrzeugklassifikation (VMMR)
    Karlsruhe
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    Masterarbeit: Volumenstromgesteuerte Injektion zur Minimierung von Faserverschiebungen im T-RTM
    Pfinztal
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    Masterarbeit im Qualitätsmanagement
    Gunzenhausen
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    Abschlussarbeit Finanzwesen - Rückstellungen und Wertberichtigungen als Steuerungsinstrument
    Biberach
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    Abschlussarbeit Finanzwesen - Bilanzierung langfristiger Kundenaufträge / Umsatzrealisierung
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    Karlsruhe: Masterarbeit: Generierung synthetischer Daten für feingranulare Fahrzeugklassifikation (VMMR)

    76227 Karlsruhe
    Jetzt bewerben

    Stellenbeschreibung

    Abschlussarbeit
    Homeoffice: Nach Absprache

    Am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB machen wir aus neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen technische Innovationen – und leisten so unseren Beitrag zur Gestaltung der Zukunft.

    Die Abschlussarbeit ist in unserer Forschungsgruppe »Automotive & Simulation« angesiedelt, die an der Entwicklung und Erprobung von Technologien für autonome Mobilität arbeitet. Insbesondere wird hier die offene Simulationsplattform OCTAS () entwickelt, gemeinsam mit breit gefächerten Partnern aus Industrie und Forschung. Aktuelle Anwendungen reichen von automatisierten Straßenfahrzeugen über Schienenfahrzeuge und Drohnen bis hin zu Verkehrszählungen – und von der komplexen Simulation interagierender Gesamtsysteme bis insbesondere hin zur Erzeugung simulierter Sensordaten (Kamera, Laserscanner, Radar) für maschinelles Lernen. Unsere synthetischen Datensätze veröffentlichen wir unter und forschen anhand dieser, die Qualität synthetischer Daten zu quantifizieren.

    Deine Aufgabe ist die Generierung eines Nachfolgers unseres synthetischen Synset Boulevard Datensatzes (synset.de/datasets/synset-blvd) für die Aufgabe der Vehicle Make and Model Recognition (VMMR), d.h., der feingranularen Klassifikation von Fahrzeugbildern bezüglich der Fahrzeugmarke und des Fahrzeugmodells. Dieser soll mehr Perspektiven und Metadaten als seine Vorgänger Version enthalten, um einerseits ein breiteres Feld an Anwendungen zu adressieren und andererseits tiefergehende Untersuchungen der Eigenschaften synthetischer Daten ermöglichen. 

    Klingt spannend? Dann bewirb dich jetzt! Nur zehn Minuten Fußweg vom Campus Süd des KIT entfernt wartet deine Chance, Teil unserer renommierten Forschungseinrichtung zu werden.

    Hier sorgst Du für Veränderung

    • Literaturrecherche im Bereich Datensätze für die Aufgabe der Vehicle Make and Model Recognition (VMMR) sowie der Generierung synthetischer Datensätze
    • Einarbeitung in die Simulationsplattform OCTAS, mit der der Datensatz erstellt werden soll
    • Konzeptionierung des Datensatzes und dessen Eigenschaften
    • Implementierung des Datensatz-Szenarios sowie ggf. fehlender Simulations-Komponenten
    • Generierung und Validierung des synthetischen Datensatzes für die feingranulare Klassifikation von Fahrzeugen
    • Dokumentation der Methodik und Ergebnisse

    Hiermit bringst Du Dich ein

    • Du bist immatrikuliert (Uni / FH), studierst Informatik oder eine vergleichbare Fachrichtung und bist auf der Suche nach einer Abschlussarbeit
    • Grundkenntnisse in den Programmiersprachen C++ und Python
    • Vorwissen in den Bereichen Machine Learning, Image Rendering und 3D Modellierung mit Blender sind von Vorteil
    • Eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
    • Du bringst Kreativität und wissenschaftliche Neugier mit und hast Lust auf fachliche Diskussionen und Austausch
    • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

    Was wir für Dich bereithalten

    • Individuelle Betreuung: Profitiere von unserer professionellen Begleitung und einem offenen, kommunikativen Austausch im Team.
    • Kombination aus mobiler Arbeit und Arbeit vor Ort: In Absprache mit deiner Betreuerin.
    • Flexible Arbeitszeiten: Dein Studium steht an erster Stelle – wir finden gemeinsam den passenden Rahmen.
    • Zentrale Lage: Nur wenige Minuten Fußweg vom KIT-Campus Süd und sehr gute Anbindung an den ÖPNV.
    • Freiraum für Ideen: Hohes Maß an Eigenverantwortung und die Möglichkeit, aktiv eigene Ideen einzubringen.
    • Einblicke in aktuelle Forschungsarbeit: Du hast die Möglichkeit, einen Beitrag zu aktueller Forschungsarbeit zu leisten. Abhängig von den Ergebnissen besteht die Option, deine Resultate im Anschluss an die Abschlussarbeit auf einer internationalen, wissenschaftlichen Konferenz zu publizieren.

    Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

    Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

    Bereit für Veränderung? Dann bewirb Dich jetzt, und mach einen Unterschied! Nach Eingang Deiner Online-Bewerbung erhältst Du eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Dir, wie es weitergeht. 

    Bei Fragen wende dich sehr gerne an:
    Anne Sielemann
    E-Mail: anne.sielemann@iosb.fraunhofer.de

    Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

    Kennziffer: 84211                Bewerbungsfrist: 

    Anstellungsart
    Abschlussarbeit
    Homeoffice
    Nach Absprache
    Standort
    76227 Karlsruhe
    Jetzt bewerben
    in neuem Tab öffnen
    Veröffentlicht am 26. April 2026
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