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Position: Master Thesis „Spatio-temporale Mustererkennung in 3D Daten“
Institution: Austrian Institute of Technology GmbH
Location: Wien, Austria
Duties: Sie führen eine Literaturrecherche zu vorhandenen Methoden der spatio-temporalen Mustererkennung durch; Sie beschäftigen sich intensiv mit den Themen 3D Bewegungsdetektion und Mustererkennung; Sie implementieren geeignete Methoden in einer Simulationsumgebung als Proof of Concept; Sie wenden diese Methoden auf anonymisierte Patient*innendaten aus einer renommierten Klinik an; Unter Anleitung unseres Teams werten Sie die Ergebnisse statistisch aus und bereiten Sie für die medizinische Diagnostik auf
Requirements: Laufendes Masterstudium im Bereich Computer Vision, Bildverarbeitung, Computer Science, Elektrotechnik, Telekommunikation, Physik, Mathematik oder ähnliches; Kenntnisse im Bereich folgender Technologien sind von Vorteil: Python Algorithmenentwicklung, Datenstrukturen, OpenCV, scikit-learn; Freude und Interesse an anwendungsorientierten Fragestellungen der angewandten Forschung im nationalen & internationalen Umfeld; Hohe Einsatzbereitschaft und Teamfähigkeit; Gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
   
Text: Wir sind Österreichs grösste Research and Technology Organisation und führend in der angewandten Forschung für innovative Infrastrukturlösungen. Das macht uns zum leistungsstarken Entwicklungspartner der Industrie und zum Top-Arbeitgeber in der internationalen Wissenschaftsszene. Unser Center for Digital Safety & Security vergibt am Standort Wien eine: Master Thesis „Spatio-temporale Mustererkennung in 3D Daten“ Sensing & Vision Solutions Im Rahmen dieser Master Thesis arbeiten Sie auf dem interdisziplinären Forschungsgebiet der Medizintechnik. Der Fokus liegt auf die Entwicklung von modernen Methoden, die Mediziner bei der Diagnosestellung unterstützen können. Sie führen eine Literaturrecherche zu vorhandenen Methoden der spatio-temporalen Mustererkennung durch. Sie beschäftigen sich intensiv mit den Themen 3D Bewegungsdetektion und Mustererkennung. Sie implementieren geeignete Methoden in einer Simulationsumgebung als Proof of Concept. Sie wenden diese Methoden auf anonymisierte Patient*innendaten aus einer renommierten Klinik an. Unter Anleitung unseres Teams werten Sie die Ergebnisse statistisch aus und bereiten Sie für die medizinische Diagnostik auf. Das übergeordnete Ziel des Projekts ist es durch Anwendung von Musteranalysen, spatio-temporale Muster zu erkennen, die zur Unterstützung von Diagnosen im Gesundheitsbereich dienen. Sie sammeln dabei Erfahrung im Bereich der 3D Bewegungsdetektion. Sie trainieren wissenschaftliches Arbeiten und haben die Möglichkeit, Erfahrungen mit wissenschaftlichen Exzellenzträgern zu diskutieren. Als Ingenious Partner* zeichnet Sie aus: Laufendes Masterstudium im Bereich Computer Vision, Bildverarbeitung, Computer Science, Elektrotechnik, Telekommunikation, Physik, Mathematik oder ähnliches Kenntnisse im Bereich folgender Technologien sind von Vorteil: Python Algorithmenentwicklung, Datenstrukturen, OpenCV, scikit-learn Freude und Interesse an anwendungsorientierten Fragestellungen der angewandten Forschung im nationalen & internationalen Umfeld Hohe Einsatzbereitschaft und Teamfähigkeit Gute Englisch- und Deutschkenntnisse in Wort und Schrift Was Sie erwarten können: Eine Vergütung von EUR 779,-- brutto pro Monat gemäss Kollektivvertrag für 20 Stunden pro Woche. Neben zahlreichen Benefits sind Sie darüber hinaus Teil unserer internationalen YOUNG AIT Gruppe. Als Forschungseinrichtung sind wir bestens mit der Betreuung und Durchführung von Masterarbeiten vertraut und freuen uns darauf, Sie bei Ihrer Masterarbeit begleiten zu können. Am AIT ist uns die Förderung von Nachwuchswissenschafterinnen wichtig - deshalb freuen wir uns besonders auf Bewerbungen von Studentinnen! Bitte schicken Sie uns Ihre ausführlichen Bewerbungsunterlagen bestehend aus Lebenslauf, Anschreiben und Zeugnissen online. Für nähere Informationen kontaktieren Sie bitte: Dr. Bernhard Kohn, Bernhard.kohn@ait.ac.at Tomorrow Today - with You? Jetzt bewerben! Apply online now Back to job listing Print × Close Interested? Drag your CV here or upload it to create a new profile. Upload your CV ;
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