20 beste Stellen als python in reinheim, he – aktuell auf Personalsuche

Masterarbeit: Modellierungsansätze und Loss-Design für präzise Altersschätzung
Sichere Informationstechnologie —Darmstadt
- Online-Bewerbung
- Machine Learning
- PC-Kenntnisse
- Python
Senior AI Solution Architect (m/f/d)- Enterprise AI & Agent Systems
Döhler GmbH —Darmstadt
- CRM-Software
- Informatik
- Master
- Kostenloser Parkplatz
- Empfehlungsprogramm
2 Tage
Softwareentwickler (w/m/d) mit Fokus auf Backend
AWP Consult GmbH —Dietzenbach
- Vollzeit
- SQL
- AWS
- C++
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Studentische Hilfskraft im Bereich LLM Security
Sichere Informationstechnologie —Darmstadt
- Vollzeit
- Englisch
- Master
- Python
- Flexible Arbeitszeiten
Werkstudent für Entwicklungs- und Release-Automatisierung
Hottinger, Bruel & Kjaer —Darmstadt
- Teilzeit
- CAD
- Englisch
- Python
Masterarbeit: Lokalisierung von Sicherheitsneuronen in Text2Image-Modellen
Sichere Informationstechnologie —Darmstadt
- Online-Bewerbung
- Master
- Machine Learning
- Python
Master's Thesis: Localisation of Safety Neurones in Text2Image Models
Secure Information Technology —Darmstadt
- Master
- Python
Senior Software Engineer (f/m/d)
HMS —Darmstadt
- Vollzeit
- Englisch
- Master
- C++
9 Tage
Data Warehouse Experte (m/w/d)*
syntegris information solutions GmbH —Rhein-Main-Gebiet
- 50.000 € – 85.000 € pro Jahr
- Per E-Mail
- Azure
- Oracle
- Englisch
- Erfolgsbeteiligung
- Homeoffice-Möglichkeit
IT-Spezialistin / IT-Spezialist (m/w/d) für Datenbanken
Landesamt für Verfassungsschutz Hessen —Rhein-Main-Gebiet
- Teilzeit
- Informatik
- SQL
- Bachelor
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
2 Tage
NBE DMPK Lead (all genders), limited for 2 years
Merck KGaA —Darmstadt
- Doktorat
- Python
- Aufstiegsmöglichkeiten
Senior LAN-Netzwerkarchitekt* für kritische Infrastrukturen
DFS Deutsche Flugsicherung GmbH —Langen
- Vollzeit
- Englisch
- Master
- Analysefähigkeit
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
10 Tage
Senior Software Engineer (f/m/d)
HMS Technology Center Ravensburg GmbH —Darmstadt
- Englisch
- Master
- C++
9 Tage
Master Thesis Machine Learning for retired Lithium-Ion Cell Sorting (all genders)
Structural Durability and System Reliability —Darmstadt
- Machine Learning
- Python
HPC-, Data- und KI-Systemmanager:in (w/m/d)
Technische Universität Darmstadt —Darmstadt
- Vollzeit
- Englisch
- SQL
- Python
- Weiterbildungsprogramme
2 Tage
IT-Administrator (m/w/d)
CSS Informationstechnik GmbH —Rhein-Main-Gebiet
- Vollzeit
- Azure
- Scripting
- Python
- Erfolgsbeteiligung
Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen
Sichere Informationstechnologie —Darmstadt
- Online-Bewerbung
- Machine Learning
- Python
Duales Studium Informatik | Oktober 2027
DFS Deutsche Flugsicherung GmbH —Langen
- Informatik
- Englisch
- Java
- Weiterbildungsprogramme
Data & AI Plattform Engineer / Architekt (m/w/d)
Pan Dacom Networking AG —Dreieich
- Vollzeit
- Informatik
- Englisch
- Master
Direkt bewerben
2 Tage
Master's Thesis: Detection and Segmentation of Suggestive Clothing
Secure Information Technology —Darmstadt
- Master
- Machine Learning
- Python

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Masterarbeit: Modellierungsansätze und Loss-Design für präzise Altersschätzung

Sichere Informationstechnologie
Darmstadt

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Details zur Stelle

Qualifikationen

PyTorch
Machine Learning
OpenCV
PC-Kenntnisse
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Hintergrund/Motivation:
Gesichtbasierte Altersschätzung ist in vielen Anwendungen zentral (z. B. Identitätsprüfung, Jugendschutz, Medizin). Klassische Ansätze (reine Regression oder einfache Klassifikation) haben jedoch klare Grenzen: sie ignorieren Unsicherheit, leiden unter unausgewogenen Daten (long tail, fehlende Altersklassen) und unter der nicht-linearen Skala des Alters. Gleichzeitig wird in einer kürzlich erschienen Studie behauptet, dass Loss-Wahl und Architektur die Performance nur begrenzt beeinflussen [7]. Diese pauschale Aussage soll in dieser Arbeit kritisch und differenziert überprüft werden, um zu klären, wann die Wahl von Loss und Architektur entscheidungsrelevant ist und wann sie nachrangig bleibt.

Ziel:
Ziel dieser Masterarbeit ist ein systematischer Vergleich zentraler Modellierungsansätze und Loss-Funktionen für Altersschätzung sowie die Entwicklung neuer, robuster Verfahren.

Dazu sollen:

Ansätze implementiert und verglichen werden: klassische Punkt-Regression, probabilistische Regression und Quantil-Regression [4], Klassifikation [1], ordinale Klassifikation [2,3], Label Distribution Learning [5], Hybrid-Verfahren etc.
Bedingungen und problematische Fälle untersucht werden: fehlende oder kleine Altersklassen, starke Imbalance (langen Verteilungsenden), Labelrauschen, nicht-lineare Altersskala.
Kritisch bestehende Metriken in Augenschein genommen werden und geeignete Metriken identifiziert oder entwickelt werden.
Aus den neuen Erkenntnissen heraus neue Verfahren entworfen und evaluiert werden.

Ergebnisse:
Erwartet werden belastbare Leitlinien, wann welcher Ansatz funktioniert (oder versagt), inklusive Ablationsstudien zu Loss-Design, Binning/Ordinalisierung, Verteilungszielen und Hybridierungen. Die Arbeit liefert reproduzierbare Implementierungen, starke Baselines, umfangreiche Evaluation auf gängigen Datensätzen (z. B. UTKFace, IMDB-WIKI, APPA-REAL, MORPH II, AgeDB) sowie Vorschläge für neue, robustere Verfahren.

Die Arbeit stellt belastbare Leitlinien vor, wann welcher Ansatz funktioniert oder nicht funktioniert, Einschränkungen und Fallstricke und unerwartete Ergebnisse. Die Verfahren werden anhand von frei verfügbaren Benchmark-Datensätzen und selbstentwickelten Szenarien evaluiert und miteinander verglichen. Der verwendete Code ist gut dokumentiert, wiederverwendbar und die Ergebnisse sind reproduzierbar.

Hier sorgst Du für Veränderung

Recherchieren und Strukturierung der Literatur zu einem aktuellen Thema aus dem Bereich Maschinelles Lernen.
Forschen und Implementieren von neuartigen Machine-Learning- und Computer-Vision-Ansätzen.
Planung und Durchführung von Experimenten.
Selbstkritische Evaluierung der gefundenen Ergebnisse.
Präsentieren der Ergebnisse.
Anfertigen einer wissenschaftlichen Arbeit in Form einer Masterarbeit mit den Ergebnissen.

Hiermit bringst Du Dich ein

Gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning und dem Training neuronaler Netze.
Idealerweise Kenntnisse in Computer-Vision und Gesichtserkennung.
Gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise Erfahrung mit PyTorch, OpenCV etc.
Motivation, sich eigenständig in neue und aktuelle Forschungsthemen einzuarbeiten.
Interesse an Optimierungs- und Evaluationsmetriken.
Interesse an wissenschaftlicher Forschung.

Was wir für Dich bereithalten

Selbstständige Arbeitszeiteinteilung
Einblicke in das Schnittfeld von akademischer Forschung und industrieller Anwendung

Verwandte Arbeiten:
[1] Roth et al. (2015). Deep EXpectation of Apparent Age from a Single Image https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/publications/papers/proceedings/eth_biwi_01229.pdf
[2] Cao et al. (2019). Rank consistent ordinal regression for neural networks with application to age estimation https://arxiv.org/pdf/1901.07884.pdf
[3] Niu et al. (2016). Ordinal Regression with Multiple Output CNN. CVPR. https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Niu_Ordinal_Regression_With_CVPR_2016_paper.pdf
[4] Shen et al. (2024) Nonparametric Estimation of Non-Crossing Quantile Regression Process with Deep ReQU Neural Networks. JMLR. http://www.jmlr.org/papers/v25/22-0488.html
[5] Geng et al. (2013). Facial Age Estimation by Learning from Label Distributions. TPAMI. https://ieeexplore.ieee.org/document/6466235
[6] Kuprashevich et al. (2023). MiVOLO: Multi-Input Transformer for Age and Gender Estimation.
[7] Paplhám et al. (2024) . A Call to Reflect on Evaluation Practices for Age Estimation: Comparative Analysis of the State-of-the-Art and a Unified Benchmark. CVPR. https://doi.org/

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.

Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT

Kennziffer: 82686 Bewerbungsfrist:

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Senior Software Engineer (f/m/d)

Data Warehouse Experte (m/w/d)*

IT-Spezialistin / IT-Spezialist (m/w/d) für Datenbanken

NBE DMPK Lead (all genders), limited for 2 years

Senior LAN-Netzwerkarchitekt* für kritische Infrastrukturen

Senior Software Engineer (f/m/d)

Master Thesis Machine Learning for retired Lithium-Ion Cell Sorting (all genders)

HPC-, Data- und KI-Systemmanager:in (w/m/d)

IT-Administrator (m/w/d)

Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen

Duales Studium Informatik | Oktober 2027

Data & AI Plattform Engineer / Architekt (m/w/d)

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