20 beste Stellen als python in hannover – aktuell auf Personalsuche

Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d) im Bereich KI-basierter Defekterkennung
Laser Zentrum Hannover —Hannover
- Per E-Mail
- Master
- Machine Learning
Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in (m/w/d) zur Entwicklung von funktionaler Dünnschichtmaterialien mittels Molekularstrahlepitaxie
Laser Zentrum Hannover —Hannover
- Per E-Mail
- Englisch
- Master
- Ohne Hochschulabschluss
Senior Cloud Software Engineer (m/w/d)
Deloitte Consulting GmbH —Hannover
- Teilzeit
- Azure
- Java
- Hochschulreife
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
DevSecOps Engineer Softwareentwicklung (m/w/d)
Deloitte GmbH —Hannover
- Online-Bewerbung
- Java
- Hochschulreife
- Mit Reiseanteil
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Senior Consultant Data Engineering (m/w/d)
Deloitte Consulting GmbH —Hannover
- Teilzeit
- Azure
- Informatik
- DevOps
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Senior Consultant Data Engineering / Azure / GCP (m/w/d)
Deloitte Consulting GmbH —Hannover
- Teilzeit
- Azure
- Informatik
- DevOps
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
(Senior) Experte HR Data Analytics (m/w/d)
Deloitte GmbH —Hannover
- Online-Bewerbung
- Datenanalyse
- Master
- Hochschulreife
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
IT System Engineer (m/w/d) Network Security
Kaufmännische Krankenkasse – KKH —Hannover
- 50.000 € – 75.000 € pro Jahr
- Teilzeit
- Hybrides Arbeiten
- Informatik
- Gleitzeit
- Homeoffice-Möglichkeit
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Cloud Engineer Softwareentwicklung (m/w/d)
Deloitte GmbH —Hannover
- Online-Bewerbung
- Java
- Hochschulreife
- Mit Reiseanteil
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Cloud Software Engineer (m/w/d)
Deloitte Consulting GmbH —Hannover
- Teilzeit
- Azure
- Java
- Hochschulreife
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
(Senior) Data Engineer - Integration (m/w/d)
A11 —Hannover
- 60.000 € – 85.000 € pro Jahr
- ERP-Systeme
- Master
- APIs
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Senior EmbeddedSoftware Engineer
TechBiz Global GmbH —Hannover
- Vollzeit
- Master
- Bachelor
- Elektrotechnik
Direkt bewerben
Working student (m/f/d) Quality Engineer
CATIA —Hannover
- Flexible Arbeitszeiten
Senior Cloud Data Platform Engineer (m/w/d)
Deloitte Consulting GmbH —Hannover
- Teilzeit
- Azure
- Java
- Hochschulreife
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Senior Consultant SAP AI Development & Gen AI (m/w/d)
Deloitte Consulting GmbH —Hannover
- Online-Bewerbung
- Informatik
- Machine Learning
- Agile
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
Infrastructure Verification Engineer
TechBiz Global GmbH —Hannover
- Vollzeit
- Homeoffice
- Bachelor
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Senior Software Engineer (Backend) (m/w/d)
A11 —Hannover
- 60.000 € – 85.000 € pro Jahr
- ERP-Systeme
- Master
- Machine Learning
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Technical Leader Software Engineering (m/w/d)
CompuGroup Medical —Hannover
- Informatik
- Englisch
- Master
Senior Software Architect (m/w/d)
CompuGroup Medical —Hannover
- Systemdesign
- Englisch
- Java
- Weiterbildungsprogramme
Senior Data Engineer (m/w/d)
CompuGroup Medical —Hannover
- Informatik
- Englisch
- SQL

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Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (m/w/d) im Bereich KI-basierter Defekterkennung

Laser Zentrum Hannover
Hannover

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Details zur Stelle

Qualifikationen

Bildbearbeitung
PyTorch
Computer vision
Künstliche Intelligenz (KI)
Maschinenbau
Master
Machine Learning
Werkstofftechnik
Diplom
Physik
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Das Laser Zentrum Hannover e.V. (LZH) ist eine der führenden Institutionen auf dem Gebiet der angewandten Laserforschung. Mit ca. 250 Beschäftigten werden Grundlagenforschung, angewandte Forschung und industrielle Entwicklungen realisiert. Die Abteilung Lebenswissenschaften sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n

Wissenschaftliche:n Mitarbeiter:in (m/w/d) im Bereich KI-basierter Defekterkennung
Fachrichtung: Maschinenbau, Werkstofftechnik, Physik, Informatik (oder vergleichbar)
(Stellen-ID: 73315)

Im Rahmen des Projekts „FotoKiAM – Fotorealistische KI-Trainingsdaten für die Additive Metallfertigung“ suchen wir eine/n engagierte/n Wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer domänenspezifischen Simulations- und Datenplattform zur synthetischen Generierung fotorealistischer Bilddaten additiv gefertigter Metallbauteile mit eingebetteten Defekten. Diese Daten bilden die Grundlage für das Training KI-basierter Qualitätssicherungssysteme im Laser-Pulverbett-Schmelzverfahren (PBF-LB/M).

Schwerpunkte Ihrer Arbeit sind:

Entwicklung und Validierung physikalisch korrekter 3D-Defektmodelle typischer PBF-LB/M-Fehlerarten (Porosität, Risse, Spatter, geometrische Abweichungen) in einer Rendering-Umgebung (z. B. Blender)
Aufbau einer automatisierten Datenpipeline zur Generierung, Annotation und Verwaltung synthetischer Bilddatensätze
Training, Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen zur Defekterkennung und -segmentierung (z. B. YOLO, U-Net und Transformer-basierte Architekturen) unter Einsatz von Transfer Learning und Domain Adaptation
Konzeption und Aufbau eines automatisierten, kamerabasierten Versuchsprüfsystems mit motorisiertem Drehteller zur fotogrammetrischen Erfassung realer Bauteile
Validierung synthetisch trainierter KI-Modelle an realen Prüfproben mit dokumentierten Defekten; Vergleich mit klassischen Prüfverfahren
Durchführung materialanalytischer Auswertungen (Schliffbilder, Nano-CT, REM) zur Charakterisierung realer Defekte und Abgleich mit synthetischen Daten
Wissenschaftliche Publikation der Ergebnisse und Präsentation auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen
Enge Zusammenarbeit mit dem Kooperationspartner sowie Beitrag zum Open-Access-Referenzdatensatz

Einstellungsvoraussetzungen:

Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (M.Sc. oder Diplom) in Maschinenbau, Werkstofftechnik, Physik, Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik oder einem vergleichbaren Studiengang
Fundierte Kenntnisse in mindestens einem der folgenden Bereiche: pulverbasierte additive Fertigung, maschinelles Lernen / Computer Vision oder synthetische Trainingsdatengenerierung
Programmiererfahrung in Python sowie Umgang mit gängigen ML-Frameworks (z. B. PyTorch)
Eigeninitiative, strukturierte Arbeitsweise und ausgeprägte Teamfähigkeit
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Von Vorteil sind:

Praktische Erfahrung mit PBF-LB/M-Anlagen und Prozesskenntnisse typischer Defektarten (Porosität, Risse, Verzug, Spatter)
Erfahrung mit 3D-Rendering-Workflows (z.B. Blender) und fotorealistischer Datengenerierung
Erfahrung mit Domänenadaption und Transfer Learning für industrielle Bildverarbeitung
Kenntnisse in der Auswertung materialanalytischer Verfahren (z. B. REM, CT, Schliffbildanalyse)

Anstellung und Vergütung erfolgen in Anlehnung an den TV-L in Abhängigkeit der Qualifikation bis TV-L E13. Die Möglichkeit zur Promotion ist gegeben und erwünscht.

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Das LZH legt Wert auf die berufliche Gleichstellung der Geschlechter.

Bitte senden Sie Ihre Bewerbung unter Angabe der Stellen-ID 73315 an:

Laser Zentrum Hannover e.V.
Herrn Dr. Tammo Ripken
Hollerithallee 8
30419 Hannover
Tel.: 0511-2788-512
E-Mail: [email protected]

Hinweis zum Datenschutz bei Bewerbungen und im Bewerbungsverfahren

Das LZH erhebt und verarbeitet die personenbezogenen Daten von Bewerber/Innen zum Zwecke der Abwicklung des Bewerbungsverfahrens. Die Verarbeitung kann auch auf elektronischem Wege erfolgen. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn ein/e Bewerber/In entsprechende Bewerbungsunterlagen auf dem elektronischen Wege einreicht, beispielsweise per E-Mail.

Schließt das LZH einen Anstellungsvertrag mit einem/r Bewerber/In, werden die übermittelten Daten zum Zwecke der Abwicklung des Beschäftigungsverhältnisses unter Beachtung der gesetzlichen Vorschriften gespeichert. Wird vom LZH kein Anstellungsvertrag mit dem/r Bewerber/In geschlossen, so werden die Bewerbungsunterlagen sechs Monate nach Bekanntgabe der Absageentscheidung gelöscht, sofern einer Löschung keine sonstigen berechtigten Interessen des LZH entgegenstehen. Sonstiges berechtigtes Interesse in diesem Sinne ist beispielsweise eine Beweispflicht in einem Verfahren nach dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz (AGG).

Mit der Einsendung einer postalischen oder elektronischen Bewerbung für eine vom LZH ausgeschriebene Stelle oder akademische Arbeit erklärt sich der/die Bewerber/in mit der elektronischen und nicht-elektronischen Verarbeitung seiner/ihrer Daten einverstanden.

Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung unter www.lzh.de/datenschutzhinweise.

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