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Position: Master Thesis „Digitalisierung von HKL-Schemata“
Institution: Austrian Institute of Technology GmbH
Location: Wien, Austria
Duties: Durchführung einer Literaturrecherche zum Thema „Informationsgewinnung aus 2D-HKLS Schemata“; Unter Anleitung unseres Teams, führen Sie folgende Tätigkeiten durch: Identifizieren von Komponenten und relevanten Informationen aus einem HKL-Schema; Identifizieren von Verbindungen zwischen Komponenten und dessen Bedeutung; Aufbereiten der extrahierten Informationen und Speichern in eine passende Umgebung z.B. Datenbank, Ontologie, etc
Requirements: Laufendes Masterstudium im Bereich Computerwissenschaften/Computer Science, Informatik, Technische Physik; Gute Kenntnisse im Bereich “Deep Learning Ansätze” und “Computer Vision” (z.B. Objekterkennung, Segmentierung, etc.); Interesse an realen industriellen Aufgabenstellungen im Bereich „Computer Vision“ and „Deep Learning Ansätzen“; Freude an anwendungsorientierten Fragestellungen der Industrie (vornehmlich Energiewirtschaft); Hohe Begeisterungsfähigkeit und Motivation sowie Teamfähigkeit; Sehr gute Sprachkenntnisse Englisch und Deutsch in Wort & 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 Energy vergibt am Standort Wien eine: Master Thesis „Digitalisierung von HKL-Schemata“ HKL-Schemata sind ein zentrales Informationsmedium im Gebäudebereich, jedoch sind die darauf enthaltenen Informationen „statisch“ und inhaltlich nicht digital verfügbar. Im Rahmen des Projekts „digiAKTIV“ sollen Methoden entwickelt werden, um Informationen aus 2D-HKL-Schemata zu extrahieren und zu digitalisieren. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden Sie sich intensiv mit dem Thema Computer Vision, semantische Repräsentation von Informationen und Gebäudeplanung beschäftigen. Durchführung einer Literaturrecherche zum Thema „Informationsgewinnung aus 2D-HKLS Schemata“. Unter Anleitung unseres Teams, führen Sie folgende Tätigkeiten durch: Identifizieren von Komponenten und relevanten Informationen aus einem HKL-Schema Identifizieren von Verbindungen zwischen Komponenten und dessen Bedeutung Aufbereiten der extrahierten Informationen und Speichern in eine passende Umgebung z.B. Datenbank, Ontologie, etc. Sie sammeln Erfahrung im Bereich Gebäudeplanung und ihrer Digitalisierung und werden in ein international agierendes Projektteam eingebunden. Sie lernen wissenschaftliches Arbeiten und haben die Möglichkeit Erfahrungen mit Fachexperten und -expertinnen zu diskutieren. Als Ingenious Partner zeichnet Sie aus: Laufendes Masterstudium im Bereich Computerwissenschaften / Computer Science, Informatik, Technische Physik Gute Kenntnisse im Bereich “Deep Learning Ansätze” und “Computer Vision” (z.B. Objekterkennung, Segmentierung, etc.) Interesse an realen industriellen Aufgabenstellungen im Bereich „Computer Vision“ and „Deep Learning Ansätzen“ Freude an anwendungsorientierten Fragestellungen der Industrie (vornehmlich Energiewirtschaft) Hohe Begeisterungsfähigkeit und Motivation sowie Teamfähigkeit Sehr gute Sprachkenntnisse Englisch und Deutsch in Wort & Schrift Was Sie erwarten können: Eine Vergütung von EUR 803,- brutto pro Monat 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 übermitteln Sie uns Ihre ausführlichen Bewerbungsunterlagen bestehend aus Lebenslauf, Anschreiben und Zeugnissen online. Für nähere Informationen kontaktieren Sie bitte: Stefan HAUER , stefan.hauer@ait.ac.at Tomorrow Today - with You? Jetzt bewerben! Apply online now Back to job listing Print Interested? × Close Drag your CV here or upload it to create a new profile. Upload your CV ;
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