9 beste Stellen als python in hennef – aktuell auf Personalsuche

Master Thesis Roof Type Classification from Digital Surface Models and Building Footprints
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR) —Sankt Augustin
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Praktikum, Werkstudierende - Cloud Software Development - Full-Stack (m/w/d)
Objektkultur Software GmbH —Bonn
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IT-Sicherheitsexperte Produkttests (m/w/d)
SRC Security Research & Consulting GmbH —Bonn
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Master Thesis Roof Type Classification from Digital Surface Models and Building Footprints

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Details zur Stelle

Teilzeit

Leistungen

Weiterbildungsprogramme

Qualifikationen

TensorFlow
Mathematikkenntnisse
Deep learning
PC-Kenntnisse
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Kennziffer: 4677

Arbeitsort: Sankt Augustin

Eintrittsdatum: sofort

Karrierestufe: Studien- & Abschlussarbeit

Beschäftigungsgrad: Teilzeit

Dauer der Beschäftigung: zunächst befristet auf 6 Monate

Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer rund 12.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!

Digitale Zwillinge und virtuelle Nachbildungen städtischer Umgebungen finden in zahlreichen Branchen breite Anwendung, darunter im Krisenmanagement, in der Evakuierungsplanung und bei der Ausbildung für Notfallmaßnahmen. Ihre Fähigkeit, physische Umgebungen mit digitalen Darstellungen zu verknüpfen, ermöglicht es Organisationen, reale Anlagen und Abläufe zu simulieren, zu überwachen und zu optimieren. Die Erstellung detaillierter und funktionaler digitaler Nachbildungen von Außenumgebungen, vorzugsweise in LoD2, das detaillierte Dachformen umfasst, erfordert jedoch oft einen hohen manuellen Aufwand, insbesondere wenn offenen Datenquellen wesentliche Metadaten fehlen, darunter strukturelle Abmessungen oder semantische Merkmale von Gebäuden.
Um dieser Herausforderung zu begegnen, bietet die Nutzung von Digital Surface Models (DSM) in Kombination mit Gebäudegrundrissen eine vielversprechende Lösung zur Erstellung einer hochdetaillierten Darstellung der städtischen Umgebung. Diese Datenquellen werden häufig von den jeweiligen Stadtverwaltungen in Auftrag gegeben und sind öffentlich zugänglich. Klassische regelbasierte Ansätze wie die Ebenenanpassung mit anschließender Abgleichung von Dachprimitiven sind jedoch fehleranfällig und unzuverlässig, wenn die Daten verrauscht sind.

Deine Aufgaben:

Daher ist es das Ziel dieser Arbeit, zu untersuchen, welche Methoden eingesetzt werden können, um den Dachtyp von Gebäuden automatisch aus einem DSM abzuleiten und so die skalierbare Erstellung hochpräziser digitaler Zwillinge für sicherheitskritische Anwendungen zu unterstützen.

Bewertung aktueller Fortschritte bei der Ableitung des Dachtyps auf Basis geordneter/ungeordneter Punktwolken und triangulierter Netze (beide können aus dem DSM abgeleitet werden)
Entwicklung einer Pipeline zur Ableitung des Dachtyps auf Basis von DSM und Gebäudegrundrissen
Vergleich der vorgeschlagenen Pipeline mit einem klassischen regelbasierten Ansatz

Das bringst Du mit:

Derzeit als Student in Informatik, Mathematik oder einem ähnlichen Studiengang eingeschrieben
Grundkenntnisse über gängige 3D-Darstellungsformate in der Computergrafik, wie z. B. Netze, Punktwolken und Voxel
Grundkenntnisse in Deep Learning und Computer Vision
Grundkenntnisse in Python (idealerweise im Hinblick auf Deep-Learning-Anwendungen, z. B. PyTorch oder TensorFlow)

Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position ( Kennziffer 4677 ) beantwortet dir gerne:

Tobias Koch
Tel.: +49 2241 20148 55

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