Masterarbeit: Entwurf und Implementierung von eingebetteter ML-Objekterkennung

Wie das Engineering der Zukunft aussieht, erforschen wir am Fraunhofer IEM in Paderborn – gemeinsam mit starken Partnern und viel Leidenschaft für Technik. Unsere Teams entwickeln Lösungen, die wirklich in die Anwendung kommen: von smarten Produkten über vernetzte Produktionssysteme bis hin zu digitalen Services und moderner Software. Dabei denken wir Innovation vom ersten Konzept bis zur Umsetzung. Und genau hier kommst Du ins Spiel!

Die rasante Entwicklung eingebetteter künstlicher Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten für die industrielle Automatisierung. Embedded Edge Machine Learning (ML) ermöglicht eine intelligente Datenverarbeitung direkt auf den Geräten, wodurch Latenzzeiten, Netzwerkabhängigkeit und Reaktionszeiten reduziert werden. Dieses Forschungsprojekt zielt darauf ab, eine Embedded-Edge-ML-Lösung für die Objekterkennung in Echtzeit in industriellen Umgebungen zu entwickeln. Das System soll Objekte an Fertigungslinien identifizieren und klassifizieren sowie mit Robotersystemen kommunizieren, um automatisierte Handhabungs- und Montageaufgaben zu unterstützen. Ziel ist es, die Effizienz, Flexibilität und Zuverlässigkeit der Produktion durch intelligente, lokal verarbeitete Machine-Vision-Funktionen zu steigern.

Hier sorgst Du für Veränderung

• Entwicklung eines Embedded-Edge-ML-Prototyps
• Training eines ML-Modells zur Objekterkennung
• Entwicklung der Firmware und Implementierung des Modells auf einem Mikrocontroller
• Durchführung von Echtzeit-Inferenz für die Roboterautomatisierung
• Test und Validierung der fertigen Lösung

Hiermit bringst Du Dich ein

• Du verfügst über fundierte Programmierkenntnisse in C/C++ und Python.
• Du hast Erfahrung mit Mikrocontrollern, vorzugsweise STM32 und ESP32.
• Du bringst Grundkenntnisse in Machine Learning und der Implementierung von Edge-ML-Lösungen mit.
• Du bist mit der Entwicklung und dem Debugging von Embedded-Firmware vertraut.
• Du hast Interesse an Computer Vision und Machine Learning.

Was wir für Dich bereithalten

• Du erhältst spannende Einblicke in aktuelle Forschungsprojekte mit hoher gesellschaftlicher Relevanz im Bereich Automatisierung und lernst, wie wissenschaftliche Erkenntnisse in die Praxis umgesetzt werden.
• Dich erwartet ein interdisziplinäres und engagiertes Team, in dem Eigeninitiative geschätzt und dir viel Gestaltungsspielraum geboten wird.
• Dank flexibler Arbeitszeiten kannst du deine Tätigkeit optimal mit deinem Studium vereinbaren und wertvolle Praxiserfahrungen sammeln.
• Du hast die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen und an der Schnittstelle zwischen Forschung und Industrie aktiv mitzuwirken.
• Bei dieser Position handelt es sich um eine unbezahlte Tätigkeit.

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.

Fachliche Fragen beantwortet Dir gerne: Organisatorisches:

Herr Ahmed Shaaban Herr Fatih Ufuk

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Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM

www.iem.fraunhofer.de

Kennziffer: 85545 Bewerbungsfrist: 05.10.2026