Masterarbeit

Deep Learning

Als High-Tech-Unternehmen der Verteidigungsindustrie entwickeln, produ­zieren und warten wir Lenkflugkörpersysteme, Komponenten und Subsysteme für Luftwaffe, Marine und Heer. Wir suchen engagierte und motivierte Studentinnen und Studenten, die mit uns an der Sicherheit der Zukunft arbeiten.

Ihr Thema

  • Einarbeitung in unserer internes Tool zur Bildgenerierung und Annotation von Fluggeräte-Fotos sowie in die Domain Adaption bei DNNs für Object Detection
  • Tiefergehende Auseinandersetzung mit Deep Learning Architekturen sowie TensorFlow/Keras
  • Training und Klassifikation der DNN (Deep Neural Nets) für Fluggeräte
  • Evaluation der erreichten Genauigkeiten bei computergenerierten und realen Aufnahmen von Fluggeräten

Der Bereich Flugführung und Systemsimulation entwickelt Algorithmen für die Flugführung, Navigation, Lenkung und Regelung von Flugkörpern sowie für die bodengestützte Verteidigung.

Für den Entwicklungs- und Validationsprozess moderner Lenkflugkörpersysteme sind hochgenaue Simulationen erforderlich, welche Umwelt und Zielmodelle detailliert abbilden. Das EMIT (Extensible Multispectral Image Generation Tool) ist eine, bei der MBDA Deutschland entwickelte, Software-Bibliothek zur Erzeugung synthetischer Bilder in Echtzeit. Mit Hilfe von EMIT kann daher eine große Zahl vorhandener 3D-Modelle von Fluggeräten vor unterschiedlichen Umgebungen dargestellt werden.
Das Ziel Ihrer Masterarbeit im Bereich Deep Learning mit dem Schwerpunkt Evaluation der Klassifikationsgüte von computergenerierten Bildern besteht darin, verschiedene Deep Learning Architekturen, wie beispielsweise M2Det, Domain Adaptive Faster RCNN für die Detektion von Fluggeräten einzusetzen. Das Training der DNN soll mit einer Bilddatenbasis erfolgen, die mit EMIT erzeugt wurden. Anschließend erfolgt die Domain Adaption von synthetischen zu realen Bildern. Die Evaluation der erreichbaren Detektionsgenauigkeiten soll einerseits mit EMIT-generierten Bildern und andererseits mit realen Aufnahmen von Fluggeräten durchgeführt werden. Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit treffen Sie somit eine Aussage darüber, inwieweit computergenerierte Bilder inkl. Domain Adaption für das Training von Deep Learning Detektoren geeignet sind bzw. auf welche Kriterien dabei besonders zu achten ist, damit eine Übertragbarkeit der Ergebnisse auf reale Bilder gewährleistet werden kann.

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Unsere Erwartung

  • Immatrikulation im Studiengang Informatik, Elektrotechnik oder Mathematik
  • Sehr gute Kenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung mit C++, Python und TensorFlow/Keras
  • Ausgeprägtes Interesse sowie gute Kenntnisse in Bezug auf Maschine Learning, Computergrafik und Bildverarbeitung
  • Vergleichbare Studiengänge mit ähnlichen Schwerpunkten werden gleichermaßen berücksichtigt
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Engagierte, zielstrebige sowie selbstständige Denk- und Arbeitsweise
  • Ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein und Teamfähigkeit
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Unser Angebot

  • Anspruchsvolle und reale Themen aus der Forschung und Entwicklung
  • Überdurchschnittliche Vergütung und attraktive Zusatzleistungen
  • Persönliche und fachliche Betreuung der Studien- bzw. Abschlussarbeit

Wir sind Teil der europäischen und global agierenden MBDA mit einer Konzernzugehörigkeit zur Airbus Group und bieten Ihnen ein innovatives Umfeld, langfristige Perspektiven sowie nationale und inter­nationale Ent­wicklungs­möglichkeiten. Bei uns erwarten Sie herausfordernde Aufgaben, ein modernes Arbeitsumfeld, ein ausgezeichnetes Betriebsklima sowie eine überdurchschnittliche Vergütung.

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Ihre Bewerbung

Wir freuen uns auf die Zusendung Ihrer Bewerbungsunterlagen (Moti­vations­schreiben, Lebenslauf, aktuelle Noten-/Leistungsübersicht sowie Imm­atri­ku­la­tions­be­schei­nigung) unter Angabe der Stellenkennziffer SOB/EMG3-F3/19/545 vorzugsweise als Online-Bewerbung oder per E-Mail an bewerbung@mbda-careers.de

MBDA Deutschland
Recruiting
Hagenauer Forst 27
86529 Schrobenhausen


www.mbda-careers.de