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HiWi / Tutor(in)

Die Forschungsgruppe SECUSO (Security, Usability and Society) gehört zum Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) an der KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. Im Mittelpunkt unserer Forschung steht der Mensch: wir wollen die menschlichen Faktoren in den Bereichen Sicherheit und Privatsphäre genauer untersuchen. Dabei wollen wir Mechanismen entwickeln, die zum einen die Sicherheit und Privatsphäre der Benutzer adäquat schützen, zum anderen aber auch sehr benutzerfreundlich sind. Darüber hinaus werden Sensibilisierungs- und Schulungsmaßnahmen für diese Thematik entwickelt. Ziel des Projekts "Effektive Security Awareness am KIT" ist es, eine erste Security Awareness Maßnahme speziell für KIT Mitarbeitende zu entwickeln, zu evaluieren und auf der Basis zu verbessern, um diese dann am KIT zu etablieren. Die beiden Themenkomplexe, die für dieses Vorhaben vorgesehen sind, sind einerseits eine allgemeine Sensibilisierung für Informationssicherheit (d.h. Beschäftigte verstehen, dass nur gemeinsam ein angemessenes Sicherheitsniveau erreicht werden kann, wer die Ansprechpartner sind, wo sie allgemeine Informationen wie die Security Policies finden) und andererseits das Thema Sicherer Arbeitsplatz und E-Mail-Sicherheit (inkl. der Erkennung und des Meldens von Phishing E-Mails und der Verwendung von S/MIME). Aufgabenfelder: ▪ Durchführung von Literaturrecherchen ▪ Erstellung und Korrektur von Informationsmaterialien wie z.B. Grafiken, Texte, etc. ▪ Unterstützung bei der Konzeption, Implementierung und Durchführung von Nutzerstudien ▪ Eingabe und statistische Auswertung von Daten mit Hilfe von R Weitere Details können mit dem Ansprechpartner im Rahmen eines persönlichen Gesprächs erörtert wer-den. Ihre Voraussetzungen: ▪ unabhängiges, eigenverantwortliches und strukturiertes Arbeiten ▪ Interesse sich in neue und sich stets fortentwickelnde Themen einzuarbeiten ▪ Grundkenntnisse bei grafischer Gestaltung (z.B. Photoshop) wünschenswert ▪ Grundkenntnisse der IT-Sicherheit wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich ▪ Grundkenntnisse in quantitativen und qualitativen Methoden wünschenswert ▪ Erfahrung mit Befragungssoftware (z.B. SosciSurvey) und Statistik-Software (z.B. R) von Vorteil ▪ gute Deutsch und Englischkenntnisse Wir bieten: ▪ Abwechslungsreiche Arbeit mit starkem Bezug zum realen Nutzer ▪ Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten ▪ Bei hohem Engagement Möglichkeit zur Mitarbeit bei Publikationen
Forschungsgruppe: Security - Usability - Society (Fabian Ballreich)
Beschreibung: Link

Die Forschungsgruppe SECUSO (Security, Usability and Society) gehört zum Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) an der KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. Im Mittelpunkt unserer Forschung steht der Mensch: wir wollen die menschlichen Faktoren in den Bereichen Sicherheit und Privatsphäre genauer untersuchen. Dabei wollen wir Mechanismen entwickeln, die zum einen die Sicherheit und Privatsphäre der Benutzer adäquat schützen, zum anderen aber auch sehr benutzerfreundlich sind. Darüber hinaus werden Sensibilisierungs- und Schulungsmaßnahmen für diese Thematik entwickelt. Ziel des Projekts "Effektive Security Awareness am KIT" ist es, eine erste Security Awareness Maßnahme speziell für KIT Mitarbeitende zu entwickeln, zu evaluieren und auf der Basis zu verbessern, um diese dann am KIT zu etablieren. Die beiden Themenkomplexe, die für dieses Vorhaben vorgesehen sind, sind einerseits eine allgemeine Sensibilisierung für Informationssicherheit (d.h. Beschäftigte verstehen, dass nur gemeinsam ein angemessenes Sicherheitsniveau erreicht werden kann, wer die Ansprechpartner sind, wo sie allgemeine Informationen wie die Security Policies finden) und andererseits das Thema Sicherer Arbeitsplatz und E-Mail-Sicherheit (inkl. der Erkennung und des Meldens von Phishing E-Mails und der Verwendung von S/MIME). Aufgabenfelder: ▪ Durchführung von Literaturrecherchen ▪ Erstellung und Korrektur von Informationsmaterialien wie z.B. Grafiken, Texte, etc. ▪ Unterstützung bei der Konzeption, Implementierung und Durchführung von Nutzerstudien ▪ Eingabe und statistische Auswertung von Daten mit Hilfe von R Weitere Details können mit dem Ansprechpartner im Rahmen eines persönlichen Gesprächs erörtert wer-den. Ihre Voraussetzungen: ▪ unabhängiges, eigenverantwortliches und strukturiertes Arbeiten ▪ Interesse sich in neue und sich stets fortentwickelnde Themen einzuarbeiten ▪ Grundkenntnisse bei grafischer Gestaltung (z.B. Photoshop) wünschenswert ▪ Grundkenntnisse der IT-Sicherheit wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich ▪ Grundkenntnisse in quantitativen und qualitativen Methoden wünschenswert ▪ Erfahrung mit Befragungssoftware (z.B. SosciSurvey) und Statistik-Software (z.B. R) von Vorteil ▪ gute Deutsch und Englischkenntnisse Wir bieten: ▪ Abwechslungsreiche Arbeit mit starkem Bezug zum realen Nutzer ▪ Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten ▪ Bei hohem Engagement Möglichkeit zur Mitarbeit bei Publikationen
Forschungsgruppe: Security - Usability - Society (Fabian Lucas Ballreich)
Beschreibung: Link

Die Forschungsgruppe SECUSO (Security, Usability and Society) gehört zum Institut für Angewandte Infor- matik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) an der KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. Das vom BMBF geförderten Forschungsprojekts INSPECTION befasst sich dabei mit betrügerischen Online- Shops (Fake Shops). Ziel im Projekt ist es, gehackte Webseiten durch das Durchsuchen des deutschsprachi- gen Internets zu identifizieren. Es sollen zudem Methoden entwickelt werden, die es erlauben, Betroffene zu informieren, den Schaden zu beheben und das Risiko zukünftiger erfolgreicher Angriffe zu reduzieren. Dabei sollen sowohl Betroffene als auch Webseitenbetreiber für die Probleme sensibilisiert werden. Aufgabenfelder: ▪ Unterstützung bei der Durchführung von Interviews und quantitativen Befragungen ▪ Erstellung von Informationsmaterialien zur Sensibilisierung der Betroffenen ▪ Eingabe und statistische Auswertung von Daten mit Hilfe von SPSS und/oder R ▪ Literaturrecherche zu verschiedenen Themen im Bereich Fake Shops / Awareness Weitere Details werden mit den Ansprechpartnern im Rahmen eines persönlichen Gesprächs erörtert werden. Ihre Voraussetzungen: ▪ unabhängiges, eigenverantwortliches und strukturiertes Arbeiten ▪ Interesse sich in neue und sich stets fortentwickelnde Themen einzuarbeiten ▪ Grundkenntnisse der IT-Sicherheit (wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich) ▪ Grundkenntnisse in quantitativen und qualitativen Methoden (wünschenswert) ▪ Erfahrung mit Befragungssoftware (z.B. SosciSurvey) und Statistik-Software (z.B. SPSS / R) von Vorteil Wir bieten: ▪ Möglichkeit, remote zu arbeiten ▪ Gut ausgestatteter Hiwi-Arbeitsraum vor Ort ▪ Abwechslungsreiche Arbeit mit starkem Bezug zum realen Nutzer ▪ Sammeln von Erfahrungen im wissenschaftlichen Arbeiten ▪ Bei hohem Engagement Möglichkeit zur Mitarbeit bei Publikationen Die Tätigkeit kann zum nächstmöglichen Zeitpunkt begonnen werden. Ihre aussagekräftige Bewerbung (Lebenslauf, Zeugnis, kurzes Anschreiben und Angabe der gewünschten Stundenanzahl pro Monat) schicken Sie bitte per E-Mail an anne.hennig@kit.edu.
Forschungsgruppe: Security - Usability - Society (Anne Hennig)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Ihre Aufgaben: Die Studentischen Hilfskräfte werden die akademischen Mitarbeitenden des Forschungsteams des Bereichs Information Service Engineering (ISE) unterstützen, die an Large-Open-Knowledge-Graphen arbeiten und dabei Methoden aus den Bereichen Datenanalyse, Wissensmodellierung, Data Cleaning und Knowledge-Mining einsetzen. Ihre persönliche Qualifikation: Wir suchen hoch motivierte Studierende (Bachelor oder Master) in den Studiengängen Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informationswissenschaft oder ähnliche, möglichst am Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Die Vergütung erfolgt nach den Sätzen des Landes Baden-Württemberg für Studentische Hilfskräfte. Die Beschäftigung ist befristet. Der Bereich Information Service Engineering (ISE) erforscht Modelle und Methoden zur effizienten semantischen Indizierung, Aggregation, Verknüpfung und Abfrage von umfangreichen heterogenen und verteilten Datenquellen. Zu diesem Zweck werden sowohl statistische und linguistische Analysemethoden (NLP) als auch maschinelles Lernen in Kombination mit symbolischer Wissensrepräsentation eingesetzt. Dabei stützt sich die ISE-Forschung auf die für das Semantic Web entwickelten Standards und erweitert diese. Im Bereich der angewandten Forschung werden unter anderem Lösungen für die Wissensextraktion, semantische Analyse und Annotation, die semantische und explorative Suche sowie für Empfehlungssysteme und Question Answering Systeme erarbeitet. Neben der methodischen Grundlagenforschung liegen die Schwerpunkte der Anwendungsbereiche in den digitalen Geisteswissenschaften, den Material- und Werkstoffwissenschaften sowie im Forschungsdatenmanagement. FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur ist eine der führenden Adressen für wissenschaftliche Information und Dienstleistung und Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft. Unsere Kernaufgabe ist die professionelle Versorgung von Wissenschaft und Wirtschaft mit Forschungs- und Patentinformation sowie die Entwicklung von innovativen Informationsinfrastrukturen, z. B. mit den Schwerpunkten Forschungsdatenmanagement, Wissensgraphen und digitale Plattformen. Dazu betreiben wir eigene Forschung, kooperieren mit renommierten Universitäten und Forschungsgesellschaften und sind international und interdisziplinär vernetzt. FIZ Karlsruhe ist eine GmbH mit gemeinnützigem Charakter und eine der größten außeruniversitären Einrichtungen ihrer Art.
Forschungsgruppe: Information Service Engineering (Harald Sack)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

We are looking for students who assist us with research in the areas of wake vortex detection, in cooperation with Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt. Background Wake turbulence are pairs of turbulence generated by aircraft while taking off (Figure 1, left). Flying into wake turbulence can destabilize an aircraft during landing and cause go-around. Thus, minimum distance between landing aircraft is prescribed (Figure 1, right). To make most use of airports’ capacity and ensure environmental sustainability, we will utilize deep neural network to detect wake turbulence. What prerequisites do you need? • Solid programming skills (e.g. Python). • Strong foundation in machine learning, deep learning or artifitial intelligence. • Experience in LiDAR data is a plus. What do we offer for you? • A contract with 20-80h per month (the salary depends on the university degree). The contract can last between 2 and 6 months. • Flexible working hours, also working at home possible. • A variety of tasks so that you can learn a lot. Also state-of-the-art research can be performed and will be published together with the student.
Forschungsgruppe: Web Science (Michael Färber, Shuzhou Yuan)
Beschreibung: Link

We are looking for students who assist us with research in the areas of wake vortex detection, in cooperation with Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt. Background Wake turbulence are pairs of turbulence generated by aircraft while taking off. Flying into wake turbulence can destabilize an aircraft during landing and cause go-around. Thus, minimum distance between landing aircraft is prescribed. To make most use of airports’ capacity and ensure environmental sustainability, we will utilize deep neural network to detect wake turbulence. What prerequisites do you need? •Solid programming skills (e.g. Python). •Strong foundation in machine learning, deep learning or artifitial intelligence. •Experience in LiDAR data is a plus. What do we offer for you? •A contract with 20-80h per month (the salary depends on the university degree). The contract can last between 2 and 6 months. •Flexible working hours, also working at home possible. •A variety of tasks so that you can learn a lot. Also state-of-the-art research can be performed and will be published together with the student.
Forschungsgruppe: Web Science (Michael Färber, Shuzhou Yuan)
Beschreibung: Link

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt studentische Hilfskräfte (w/m/d) für 20-40 Stunden/Monat zur Mitarbeit im Projekt Scope3transparent.

Zusammen mit unseren Projektpartnern arbeiten wir im Scope3transparent-Projekt in der Nationalen Klimaschutzinitiative an nachhaltigen Lieferketten in der Elektronik-Industrie. Im Projekt werden die Produktions-Carbon-Footprints von High-Tech-Geräten untersucht, um Unternehmen, Konsu-mentinnen und Konsumenten und der Politik effektive Handlungen zur Reduktion von Treibhausgasemissionen zu ermöglichen.

Aufgaben:
- Mitarbeit bei der Ermittlung von Daten zu Treibhausgasemissionen in der Elektronik-Industrie
- Mitarbeit bei der Entwicklung eines Software-Werkzeugs zur Unterstützung der Treibhausgas-Bilanzierung von Elektronik-Geräten

Voraussetzungen:
- Gute Kenntnisse der deutschen und englischen Sprache
- Konzentriertes und genaues Arbeiten
- Erfahrung mit nicht-relationalen Datenbanken (XML, JSON) sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich
- Programmierkenntnisse, vorzugsweise in JavaScript, sind wünschenswert, aber nicht zwin-gend erforderlich

Wir bieten:
- Bei hohem Engagement Möglichkeit zur Mitarbeit bei Publikationen
- Flexible Arbeitszeiten nach Absprache
- Arbeit im Home-Office oder vor Ort möglich

Kontakt:
Bitte senden Sie Ihre schriftliche Bewerbung an: andreas.fritsch@kit.edu
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme (Andreas Fritsch)
Beschreibung: Link

The research assistants will support the scientific staff of the Systems, Data, Simulation & Energy (SYDSEN) research group. The SYDSEN research group concentrates on the use of data for providing decision support and enhancing energy efficiency, reliability and other performance metrics of cyber-physical systems, such as energy systems or smart manufacturing systems. In particular, our focus is on the development of new methods and approaches for data-driven modeling and simulation and its seamless integration with expert knowledge. The positions are linked to our project ONE4ALL (Horizon Europe 2022), which aims to boost manufacturing plants’ transformation, especially SMEs, towards industry 5.0 (I5.0), reinforcing their resilience under unexpected changes in social needs. Our part in this project is the digital replication of the physical modules and processes through data-driven digital twins and controlled by a self-learning AI-based distributed and multidisciplinary decision support system (DSS). The tasks include: • Gathering data requirements and linking them to objectives • Working on developing an architecture for digital twins of manufacturing systems • Regular communication with project partners and demonstrators (manufacturing facilities) • Implementing a proof of concept for the above tasks • Documenting all tasks and outcomes Qualifications and Skills: We are looking for highly motivated students (Bachelor or Master level) in computer science, industrial engineering, information sciences or similar, preferably at the Karlsruhe Institute of Technology (KIT) • Knowledge and experience in the development of software applications, preferably in Python and/or Java • Basic knowledge of Internet of Things (IoT) devices, Information Extraction and/or Data Science • Experience and knowledge in modeling, simulation, digital twins and manufacturing systems is a plus • Willingness and ability to communicate with project partners of different backgrounds • Sufficient language skills in English to work in an international team We offer: • A contract with 20-80h per month (the salary depends on the university degree). The contract can last between 2 and 6 months. • Flexible working hours, also working at home possible. • A variety of tasks so that you can learn a lot. Also state-of-the-art research can be performed and will be published together with the student. The payment is based on the rates of the state of Baden-Württemberg for academic assistants. The employment is temporary. Please send your application via email to sanja.lazarova-molnar@kit.edu using the job posting number "S1".
Forschungsgruppe: Systems, Data, Simulation & Energy (Sanja Lazarova-Molnar)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

=== Aufgaben ===


Wir bieten:

  • Spannende Tätigkeiten und Einblicke rund um das Thema autonomes Fahren
  • Mitarbeit an aktuellen Forschungsthemen der Forschungsgruppe
  • Bis zu 40 Stunden / Monat (Dauer: 6 Monate, Verlängerung möglich)

Wir erwarten:

  • Erste Erfahrungen im Programmieren
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Einsatzbereitschaft, Selbständigkeit, Kooperationsfähigkeit und Kreativität

Erforderliche Unterlagen:

  • Anschreiben (3-4 Sätze)
  • Kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten)
  • Auszug der aktuellen Studienleistungen

Bewerbungen bitte unter Angabe „Flutter-Entwicklung“ im Betreff per E-Mail an [mailto:helen.schneider@kit.edu helen.schneider@kit.edu] .
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Helen Schneider)
Beschreibung: Link

=== Aufgaben ===


Wir bieten:

  • Spannende Tätigkeiten und Einblicke rund um das Thema autonomes Fahren
  • Mitarbeit an aktuellen Forschungsthemen der Forschungsgruppe
  • Bis zu 40 Stunden / Monat (Dauer: 6 Monate, Verlängerung möglich)

Wir erwarten:

  • Erste Erfahrungen im Programmieren
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Einsatzbereitschaft, Selbständigkeit, Kooperationsfähigkeit und Kreativität

Erforderliche Unterlagen:

  • Anschreiben (3-4 Sätze)
  • Kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten)
  • Auszug der aktuellen Studienleistungen

Bewerbungen bitte unter Angabe „Python-Entwicklung“ im Betreff per E-Mail an [mailto:helen.schneider@kit.edu helen.schneider@kit.edu] .
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Helen Schneider)
Beschreibung: Link

Die Forschungsgruppe Cooperative Autonomous Systems beschäftigt sich mit auto-nomen Fahrzeugen und anderen Verkehrsteilnehmern im Straßenverkehr. Wir erforschen neueste Technologien und Methoden um den Straßenverkehr der Zukunft siche-rer zu machen. Mittels Simulationen in Augmented sowie Virtual Reality und Reallabor-tests machen wir bereits Heute die Zukunft möglich. Du kannst uns als studentische Hilfskraft unterstützen und neueste Technologien kennenlernen sowie einen Einblick in die Forschung bekommen. Deine Aufgaben sind: - Zusammenbau von Hardwarekomponenten (Arduino, R-Pi, e-Bike & Fahrsimulator) - Unterstützung bei der Durchführung von Nutzerstudien (AR und VR) - Erweiterung von Softwarekomponenten (z.B. Python, C, C# und Unity) - Testen von Anwendungen (Windows/Linux, AR/VR) - Einbringen eigener Ideen bzw. Unterstützung beim Brainstorming Du solltest motiviert sein und Interesse an neuen Technologien sowie der automotive Industrie mitbringen. Vorkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache sowie einfachste Hardwarekenntnisse sind von Vorteil. Dafür bieten wir dir: - Flexible Arbeitszeiten - Industrie- und forschungsnahe Tätigkeiten - Mitwirkung an Publikationen - Arbeiten mit neuesten Technologien - Kaffee und tolle Kollegen Haben wir dein Interesse für die Vision Zero geweckt? Dann schreibe eine Mail an Maximilian Schrapel um mehr zu erfahren
Forschungsgruppe: Cooperative Autonomous Systems (Maximilian Schrapel)
Beschreibung: Link

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist einer von den meisten angewandten KI-Bereichen in der Industrie. Mit den vortrainierten KI-Sprachmodellen werden die Leistungen der NLP-Übungen deutlich verbessert. Im Bereich Information Process Engineering (IPE) fokussieren wir uns auf Fake News Detection aus der NLP-Perspektive, wobei insbesondere Themen wie große vortrainierte Sprachmodelle, Fact-Checking, Wissensgraph und Neuronale Graphen-Netzwerke relevant sind. Mit Deiner Unterstützung wollen wir im Forschungsthema "Content-based Fact-Checking" zusammen unseren Beitrag leisten. 1. Du implementierst verschiedene Ansätze für Fact-Checking. 2. Du führst eine Literaturrecherche durch und erarbeitest Vorschläge für weitere Ansätze. 3. Du bist flexibel für andere Programmierungsaufgabe in Forschungsprojekten.
Forschungsgruppe: Web Science (Jin Liu)
Beschreibung: Link

Die Forschungsgruppe Cooperative Autonomous Systems beschäftigt sich mit auto-nomen Fahrzeugen und anderen Verkehrsteilnehmern im Straßenverkehr. Wir erforschen neueste Technologien und Methoden um den Straßenverkehr der Zukunft siche-rer zu machen. Mittels Simulationen in Augmented sowie Virtual Reality und Reallabor-tests machen wir bereits Heute die Zukunft möglich. Du kannst uns als studentische Hilfskraft unterstützen und neueste Technologien ken-nenlernen sowie einen Einblick in die Forschung bekommen. Deine Aufgaben sind: - Zusammenbau von Hardwarekomponenten (Arduino, R-Pi, e-Bike & Fahrsimulator) - Unterstützung bei der Durchführung von Nutzerstudien (AR und VR) - Erweiterung von Softwarekomponenten (z.B. Python, C, C# und Unity) - Testen von Anwendungen (Windows/Linux, AR/VR) - Einbringen eigener Ideen bzw. Unterstützung beim Brainstorming Du solltest motiviert sein und Interesse an neuen Technologien sowie der automotive Industrie mitbringen. Vorkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache sowie einfachste Hardwarekenntnisse sind von Vorteil. Dafür bieten wir dir: - Flexible Arbeitszeiten - Industrie- und forschungsnahe Tätigkeiten - Mitwirkung an Publikationen - Arbeiten mit neuesten Technologien - Kaffee und tolle Kollegen Haben wir dein Interesse für die Vision Zero geweckt? Dann schreibe eine Mail an Maximilian Schrapel, um mehr zu erfahren
Forschungsgruppe: Cooperative Autonomous Systems (Maximilian Schrapel)
Beschreibung: Link

Hallo! Das Ziel deiner Aufgabe ist ein System zu entwickeln, welches kamerabasiert Lichtsignalanlagen (Ampeln) erkennen kann. Dafür sollen neuronale Netze wie Vision Transformer oder moderne CNNs zum Einsatz kommen. Da das Netzwerk auch langfristig in unseren autonomen Fahrzeugen zum Einsatz kommen soll, spielt auch Geschwindigkeit/Effizienz eine entscheidende Rolle. Konkrete Aufgaben:

Das solltest du mitbringen:
  • Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep learnings für Computer Vision
  • Sehr gute Kenntnisse in Python. Kenntnisse in C++ können von Vorteil sein.
  • Erfahrungen in PyTorch oder gute Kenntnisse in anderen äquivalenten Frameworks (Tensorflow, Jax)
  • Kenntnisse in ROS sind vorteilhaft aber nicht verpflichtend
  • Interesse und Engagement an der Thematik
    • Diese Aufgaben können auch im Rahmen einer Masterarbeit bearbeitet werden.
Bei Interesse, schreibe mir bitte eine Mail mit deinem aktuellen Notenauszug und einer kurzen Beschreibung, warum du die Position annehmen möchtest.
Nikolai.Polley@kit.edu
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Nikolai Polley)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

[[Stellenausschreibung20|]]
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme (Stefan Klink)
Beschreibung: Link

Wir suchen nach einem Student (m/w/d), um uns in der technischen Administration von Server oder Workstations zu unterstützen.

Aufgaben

  • Technische Betreuung / Wartung von Poolrechnern (Soft- und Hardware)
  • Automatisierung administrativer Aufgaben mithilfe von Scripts
  • Unterstützung bei Konzeption und Umsetzung der Migration auf neuen Authentifizierungsmechanismus
  • Unterstützung bei Konzeption und Konfiguration einer multi-node Container-Virtualisierungsplattform


Wir bieten:

  • Kompetente Betreuung
  • Spannende Tätigkeiten und Einblicke rund um das Thema autonomes Fahren
  • Bis zu 40 Stunden / Monat (Dauer: 6 Monate, Verlängerung möglich)


Wir erwarten:

  • Fortgeschrittene Erfahrung mit Linux / Systemadministration
  • Fundiertes Verständnis von (TCP/IP-basierten) Rechnernetzen
  • Erfahrung im Scripting mit Python und Bash
  • Erfahrungen mit Docker o.ä.
  • Bereitschaft und Fähigkeit, sich neues technisches Wissen anzueignen
  • Optional: Erfahrung mit LDAP / ActiveDirectory und ähnlichen Technologien


Erforderliche Unterlagen:

  • Anschreiben (3-4 Sätze)
  • Kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten)
  • Auszug der aktuellen Studienleistungen


Bewerbungen per E-Mail an [mailto:muetsch@kit.edu muetsch@kit.edu].
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Ferdinand Mütsch)
Beschreibung: Link

Verkehrsszenarien und Situationen, die besonders kritisch sind und / oder in der realen Welt nur sehr selten vorkommen sind für die Entwicklung und Verifikation autonomer Fahrzeuge von besonderem Interesse. Wesentlicher Teil meiner Forschung ist es, solche Szenarien im ersten Schritt automatisiert aus Datensätzen zu extrahieren und im nächsten Schritt mithilfe von ML-Verfahren synthetisch zu generieren. Für die Implementierung entsprechender Verfahren suche ich aktuell nach einem technikaffinen Studierenden (m/w/d) zur Unterstützung (bis zu 40 Stunden / Monat).

Aufgaben

  • Implementierung von Objekterkennungsverfahren auf verschiedenen AD Datensätzen
  • Implementierung der Konvertierung zwischen Objektlisten und einer graphischen Szenario-Repräsentation
  • Implementierung von Algorithmen zur Extraktion relevanter Szenarien aus heterogenen Sensordaten
  • Integration von Simulationsumgebungen (insb. CARLA) mit unserem eigenen AD Stack und / oder open-source Stack wie Autoware oder openPilot
  • Unterstützung bei Konzeption und Umsetzung von Graph Neural Network (GNN)-basierten Methoden zur Repräsentation, Clustering und Generierung von Szenarien


Das solltest du mitbringen

  • Sehr gute Kenntnisse und Erfahrung in Python
  • Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere Deep Learning
  • Erfahrung in der Anwendung von PyTorch und / oder TensorFlow
  • Grundlegende Linux Kenntnisse und Erfahrungen
  • Bereitschaft und Fähigkeit, sich neues technisches Wissen anzueignen und wissenschaftl. Arbeiten zu lesen


Erforderliche Unterlagen:

  • Anschreiben (3-4 Sätze)
  • Kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten)
  • Auszug der aktuellen Studienleistungen


Bewerbungen per E-Mail an [mailto:muetsch@kit.edu muetsch@kit.edu].
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Ferdinand Mütsch)
Beschreibung: Link

Wir suchen nach einem engagierten Studierenden (m/w/d), der uns bei der Vorlesung Maschinelles Lernen 1 und Maschinelles Lernen 2 in der Recherche von Vorlesungsinhalten, Erstellung von Vorlesungsfolien und Übungen unterstützt.

Aufgaben

  • Recherche und Zusammenstellung von aktuellen Inhalten zu den Themen Maschinelles Lernen und künstlicher Intelligenz
  • Themen: Transformer, Large-Scale Training, Generative Models, Reinforcement Learning, Graph Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Fundamentals, etc.
  • Erstellung und Gestaltung von Vorlesungsfolien und unterstützenden Materialien
  • Entwicklung von Übungsaufgaben und Projekten
  • Zusammenarbeit mit den Dozenten zur kontinuierlichen Verbesserung der Vorlesungsinhalte


Wir bieten:

  • Engagierte Betreuung durch das Lehrstuhlteam
  • Interessante und abwechslungsreiche Themen und Tätigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens
  • Bis zu 40 Stunden / Monat (Dauer: 6 Monate, Verlängerung möglich)


Wir erwarten:

  • Grundkenntnisse in maschinellem Lernen
  • Sprachkenntnisse in Englisch und/oder Deutsch
  • Erfahrung in der Verwendung von Tools wie Python, Powerpoint
  • Selbstständige Arbeitsweise und Kreativität bei der Erstellung von Materialien
  • Bereitschaft und Fähigkeit, sich in neue Themen und Technologien einzuarbeiten
  • Optional: Erfahrung in der Lehre oder Tutorium


Erforderliche Unterlagen:

  • Anschreiben (3-4 Sätze)
  • Kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten)
  • Auszug der aktuellen Studienleistungen


Bewerbungen per E-Mail an [mailto:fechner@kit.edu fechner@kit.edu].
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Marcus Fechner)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Simulationen sind ein wesentlicher Bestandteil beim Training und Testing autonomer Fahrfunktionen und bieten vielerlei Vorteile im Vergleich zu Experimenten in der echten Welt. Game Engine-basierte 3D-Simulationsumgebungen wie CARLA, Microsoft AirSim, IPG CarMaker oder NVIDIA DriveSim bieten vielseitige Möglichkeiten zur Simulation von Sensorik, Fahrzeugdynamik, etc.

Ich suche einen Hiwi (m/w/d), um mich bei der Konfiguration, Verwendung und ggfls. Erweiterung von Simulationsumgebungen (primär CARLA) zu unterstützen.

Aufgaben

  • Integration unseres AV Software-Stacks mit CARLA für Testing und Datensammlung
  • Integration verfügbarer open-source AV Software-Stacks (openPilot, Autoware, …) mit CARLA
  • Implementierung von Skripten zur dynamischen Erstellung und Resimulation von Verkehrsszenarien in CARLA
  • Erstellen neuer Karten und ggfls. Assets für CARLA bzw. Unreal 4
  • Allgemeine Unterstützung in der Softwareentwicklung (primär Python) im Kontext von Simulationen


Das solltest du mitbringen

  • Gute Kenntnisse und Erfahrung mit Python
  • Grundlegende Linux Kenntnisse und Erfahrungen
  • Grundlegende Kenntnisse in 3D Modellierung (Blender) oder Bereitschaft, sich solche anzueignen
  • Bereitschaft und Fähigkeit, sich neues technisches Wissen anzueignen und wissenschaftl. Arbeiten zu verstehen
  • Optional: Grundlagenkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens


Erforderliche Unterlagen

  • Anschreiben (3-4 Sätze)
  • Kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten)
  • Auszug der aktuellen Studienleistungen


Bewerbungen per E-Mail an [mailto:muetsch@kit.edu muetsch@kit.edu].
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Ferdinand Mütsch)
Beschreibung: Link

Conditions
  • Position: Student Research Assistant (Hiwi)
  • Department: Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods
  • Supervisor: Marcus Fechner
  • Location: Karlsruhe Institute of Technology (KIT)


About Us

At the research group “Applied Technical-Cognitive Systems”, we are at the forefront of deep learning in the context of applied machine intelligence. Our research is in the area of autonomous systems, from self-driving cars (CoCar NextGen, CoCar and the shuttles Anna and Ella) to autonomous service robots. We utilize deep learning and other machine learning based approaches to advance these fields.



Position Overview
  • Position: Student Assistant
  • Start Date: As soon as possible
  • Working Hours: 20 - 80 hours per month
  • Duration: 6 months with possibility of extension


Job Description

Developing generally capable reinforcement learning agents poses a significant challenge, especially in hard exploration tasks. Expert robotic data is scarce and expensive, but also reward functions are not easy to design for complex tasks. On the other hand, unlabeled expert video data is abundant, but not straightforward to learn behavioral priors from, as no labels exist (actions).

In this research, we want to investigate how we can train agents on unlabeled expert videos, such as YouTube videos, in a scalable way to master a wide variety of complex tasks, not solvable by conventional reinforcement learning. For support on this topic, we are searching for a motivated student.

Your primary responsibilities will include:

  • Implementing and training deep learning models.
  • Reading related research papers and participating in discussions on the topic.
  • Collaborating with us on experimental design, execution, and evaluation.
  • Other tasks as assigned related to our research.


Qualifications
  • Current enrollment as a student at KIT.
  • Strong interest in deep learning and machine learning.
  • Knowledge of the programming language Python.
  • Knowledge of PyTorch and/or Tensorflow.
  • Experience in working with Linux and Git.
  • Motivated to read research papers.
  • Motivated, responsible, and a quick learner.
  • Speak either German and/or English.


What we Offer
  • Gain hands-on experience in the field of deep learning and conducting systematic research.
  • Work closely with experienced researchers and PhD candidates.
  • Weekly to bi-weekly meetings with supervisor.
  • Coding support and helpful supervision.
  • Flexible working hours to accommodate your class schedule and the option for working remotely.
  • Contribute to research projects and papers.
  • Access to top-of-the-line deep learning workstations with the latest GPUs.


How to Apply

If you are enthusiastic about deep learning and eager to contribute to our research, please send your application to [mailto:marcus.fechner@kit.edu marcus.fechner@kit.edu] with the following documents:

  1. Cover letter (0.25-0.5 pages): Why do you want to work on this topic? Why are you suitable for the position? (mention your interests and relevant skills).
  2. CV/Resume (max. 2 pages).
  3. Recent transcript of records / grading table.
  4. Optional: Any relevant coding or project portfolio.


If you have any questions or need further information, please contact [mailto:marcus.fechner@kit.edu marcus.fechner@kit.edu]. Natürlich auch gerne auf Deutsch :)
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Marcus Fechner)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Conditions
  • Position: Student Research Assistant (Hiwi)
  • Department: Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods
  • Supervisor: Marcus Fechner
  • Location: Karlsruhe Institute of Technology (KIT)


About Us

At the research group “Applied Technical-Cognitive Systems”, we are at the forefront of deep learning in the context of applied machine intelligence. Our research is in the area of autonomous systems, from self-driving cars (CoCar NextGen, CoCar, and the shuttles Anna and Ella) to autonomous service robots. We utilize deep learning and other machine learning-based approaches to advance these fields.



Position Overview
  • Position: Student Assistant
  • Start Date: As soon as possible
  • Working Hours: 20 - 80 hours per month
  • Duration: 6 months with the possibility of extension


Job Description

Dealing with the real world is challenging, as changing weather conditions, new objects, situations, etc. alter the data observed by the model. In practice, this data distribution shift or out-of-distribution data makes the model unreliable and hinders the safe deployment of deep neural networks in critical use cases, for example, autonomous driving. Models that fail to generalize in such scenarios may result in dangerous or catastrophic behavior.

In this research, we want to investigate how we can integrate different methods to estimate uncertainty in popular object detection models, to reliably detect when the model might fail. For support on this topic, we are searching for a motivated student.

Your primary responsibilities will include:

  • Implementing and training deep learning models.
  • Reading related research papers and participating in discussions on the topic.
  • Collaborating with us on experimental design, execution, and evaluation.
  • Other tasks as assigned related to our research.


Qualifications
  • Current enrollment as a student at KIT.
  • Strong interest in deep learning and machine learning.
  • Knowledge of the programming language Python.
  • Knowledge of PyTorch and/or Tensorflow.
  • Experience in working with Linux and Git.
  • Motivated to read research papers.
  • Motivated, responsible, and a quick learner.
  • Speak either German and/or English.


What we Offer
  • Gain hands-on experience in the field of deep learning and conducting systematic research.
  • Work closely with experienced researchers and PhD candidates.
  • Weekly to bi-weekly meetings with supervisor.
  • Coding support and helpful supervision.
  • Flexible working hours to accommodate your class schedule and the option for working remotely.
  • Contribute to research projects and papers.
  • Access to top-of-the-line deep learning workstations with the latest GPUs.


How to Apply

If you are enthusiastic about deep learning and eager to contribute to our research, please send your application to [mailto:marcus.fechner@kit.edu marcus.fechner@kit.edu] with the following documents:

  1. Cover letter (0.25-0.5 pages): Why do you want to work on this topic? Why are you suitable for the position? (mention your interests and relevant skills).
  2. CV/Resume (max. 2 pages).
  3. Recent transcript of records / grading table.
  4. Optional: Any relevant coding or project portfolio.


If you have any questions or need further information, please contact [mailto:marcus.fechner@kit.edu marcus.fechner@kit.edu]. Natürlich auch gerne auf Deutsch :)
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Marcus Fechner)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Für das Forschungsprojekt MeRegioMobil suchen wir vom Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine engagierte wissenschaftliche Hilfskraft (30-40 h/Monat) für die GUI-Programmierung in Java mittels Swing/SWT.

Ziel des Forschungsvorhabens MeRegioMobil ist es, mobile elektrische Speicher in Fahrzeugen durch den Entwurf innovativer Informations- und Kommunikationstechnologien und deren Umsetzung in schlüssigen Gesamtkonzepten effizient in das bestehende Energiesystem zu integrieren. Weitere Informationen unter: http://meregiomobil.forschung.kit.edu.


Aufgaben:
Sie arbeiten eigenverantwortlich im Projekt mit und sind dabei unter anderem für das Erstellen anspruchsvoller graphischer Benutzeroberflächen in Java zuständig. Die wöchentliche Arbeitszeit kann flexibel eingeteilt werden.


Voraussetzung:
Wir erwarten sehr gute Programmierkenntnisse in Java, speziell im Umgang mit der Erstellung von GUIs auf Basis von Swing/SWT. Wenn Sie darüber hinaus kommunikationsfreudig sind und Interesse an einer längerfristigen Zusammenarbeit haben, melden Sie sich bei uns!


KONTAKT: Andreas Kamper, andreas.kamper@kit.edu

Stellenangebot als PDF-Datei: http://www.aifb.kit.edu/images/9/92/Hiwi_Stellenausschreibung_MeRegioMobil.pdf
Forschungsgruppe: Effiziente Algorithmen (Andreas Kamper)
Beschreibung: Link

The research assistant will support the scientific staff of the [https://www.aifb.kit.edu/web/Systems,_Data,_Simulation_%26_Energy/en Systems, Data, Simulation & Energy (SYDSEN)] and [https://www.aifb.kit.edu/web/Cooperative_Autonomous_Systems/en Cooperative Autonomous Systems (CAS)] research groups on the [https://aifb.kit.edu/web/Project_Tyre_Road_Noise Project Tyre Road Noise: Data-based study of effects on controlled and real drive noise emission] , funded by the [https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/tyron.html German Federal Ministry of Digital and Transport, BMDV] . We specialize in WP6 of the project, dedicated to the preparation and advancement of (AI) methodologies, focusing on research in statistical and machine learning techniques for noise modeling and analysis of determinants. Moreover, our research endeavors will extend to simulation methodologies, e.g., agent-based simulation. The tasks include: • Research on quantitative methods for road traffic noise modeling • Reviewing literature relevant to the project and the research that we do • Implementing proofs of concept for the above tasks • Communication with project partners and demonstrators • Documenting all tasks and outcomes Qualifications and Skills: We seek highly motivated Bachelor or Master students in computer science, industrial engineering, statistics and econometrics, or related fields, preferably at KIT. • Proficiency in Python and R, and readiness to learn other programming languages as needed • Basic understanding of data science • Bonus: familiarity with time series analysis, transportation science, simulation and modeling • Strong communication skills for collaboration with diverse project partners • Adequate English language proficiency for international teamwork We offer: • A part-time contract offering 30 to 60 hours per month, with salary tailored to the level of educational attainment. The initial contract duration is flexible, ranging from 3 to 6 months, with high likelihood for extension. • Flexible working hours, also working at home possible. • A variety of tasks so that you can learn a lot. Also, state-of-the-art research can be performed and will be published together with the student. How to apply: Please send your application to min-bin.lin@kit.edu with the following information: • CV / Resume (max. 2 pages) • List of courses or workshops taken The payment is based on the rates of the state of Baden-Württemberg for academic assistants. The employment is temporary.
(Min-Bin Lin)
Beschreibung: Link

The research assistant will support the scientific staff of the [https://www.aifb.kit.edu/web/Systems,_Data,_Simulation_%26_Energy/en Systems, Data, Simulation & Energy (SYDSEN)] and [https://www.aifb.kit.edu/web/Cooperative_Autonomous_Systems/en Cooperative Autonomous Systems (CAS)] research groups on the [https://aifb.kit.edu/web/Project_Tyre_Road_Noise Project Tyre Road Noise: Data-based study of effects on controlled and real drive noise emission] , funded by the [https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/tyron.html German Federal Ministry of Digital and Transport, BMDV] . We specialize in WP6 of the project, dedicated to the preparation and advancement of (AI) methodologies, focusing on research in statistical and machine learning techniques for noise modeling and analysis of determinants. Moreover, our research endeavors will extend to simulation methodologies, e.g., agent-based simulation. The tasks include: • Research on quantitative methods for road traffic noise modeling • Reviewing literature relevant to the project and the research that we do • Implementing proofs of concept for the above tasks • Communication with project partners and demonstrators • Documenting all tasks and outcomes Qualifications and Skills: We seek highly motivated Bachelor or Master students in computer science, industrial engineering, statistics and econometrics, or related fields, preferably at KIT. • Proficiency in Python and R • Basic understanding of data science • Bonus: familiarity with time series analysis, transportation science • Strong communication skills for collaboration with diverse project partners • Adequate English language proficiency for international teamwork We offer: • A part-time contract offering 30 to 60 hours per month, with salary tailored to the level of educational attainment. The initial contract duration is flexible, ranging from 3 to 6 months, with high likelihood for extension. • Flexible working hours, also working at home possible. • A variety of tasks so that you can learn a lot. Also, state-of-the-art research can be performed and will be published together with the student. The payment is based on the rates of the state of Baden-Württemberg for academic assistants. The employment is temporary.
Forschungsgruppe: Systems, Data, Simulation & Energy (Min-Bin Lin)
Beschreibung: Keine Beschreibung verfügbar

Die studentische Hilfskraft wird das wissenschaftliche Personal der Forschungsgruppen [https://www.aifb.kit.edu/web/Systems,_Data,_Simulation_%26_Energy/en Systems, Data, Simulation & Energy (SYDSEN)] and [https://www.aifb.kit.edu/web/Cooperative_Autonomous_Systems/en Cooperative Autonomous Systems (CAS)] bei der Trajektorien-datenauswertung für Testfahrten autonomer Fahrzeuge unterstützen, in Zusammenarbeit mit [https://www.astazero.com AstaZero]. AstaZero ist eine gemeinnützige Organisation, die indirekt dem schwedischen Staat gehört und sich der Durchführung unabhängiger Tests, Überprüfungen und Zertifizierungen für ihre Kunden widmet. Wir wollen die Testlaufdaten verschiedener autonomer Fahrzeuge analysieren und Fahrver-halten sowie -muster untersuchen. Deine Aufgaben umfassen: • Forschung zu quantitativen Methoden für Trajektoriendaten • Datenvisualisierung und -Storytelling • Überprüfung relevanter Literatur für das Projekt und unsere Forschung • Implementierung von Proof-of-Concepts • Kommunikation mit Projektbeteiligten und Demonstratoren • Dokumentation aller Aufgaben und Ergebnisse Qualifikationen und Fähigkeiten: Wir suchen hochmotivierte Bachelor- oder Masterstudenten der Informatik, des Wirtschaftsingeni-eurwesens, der Statistik und Ökonometrie, der Geomatik oder verwandter Bereiche, bevorzugt am KIT. • Beherrschung von Python und R • Bereitschaft, andere Programmiersprachen nach Bedarf zu erlernen • Grundverständnis für Data Science • Bonus: Vertrautheit mit Verkehrswissenschaften, autonomem Fahren • Starke Kommunikationsfähigkeiten für die Zusammenarbeit mit Projektpartnern • Angemessene Englischkenntnisse für internationale Teamarbeit Wir bieten: • Einen Teilzeitvertrag mit einem Angebot von 40 bis 80 Stunden pro Monat, mit einem Gehalt, das dem Bildungsstand angepasst ist. • Die anfängliche Vertragsdauer ist flexibel und reicht von 3 Monaten bis darüber hinaus, mit ho-her Wahrscheinlichkeit auf Verlängerung. • Flexible Arbeitszeiten, auch Arbeiten von zu Hause aus möglich. • Eine Vielzahl von Aufgaben, damit Sie viel lernen können. • Außerdem kann hochmoderne Forschung durchgeführt und zusammen mit dem Studenten veröf-fentlicht werden. Bewerbung: Bitte senden Sie Ihre Bewerbung an min-bin.lin@kit.edu mit folgenden Informationen: • Lebenslauf (max. 2 Seiten) • Liste der besuchten Kurse oder Workshops Die Bezahlung erfolgt nach den Sätzen des Landes Baden-Württemberg für wissenschaftliche Hilfs-kräfte. Die Beschäftigung ist befristet.
Forschungsgruppe: Cooperative Autonomous Systems (Min-Bin Lin; Jianxin Zhao)
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[[Stellenausschreibung219|]]
Forschungsgruppe: Web Science (Chen Shao)
Beschreibung: Link

[[Stellenausschreibung220|]]
Forschungsgruppe: Web Science (Chen Shao)
Beschreibung: Link

Die Forschungsgruppe Cooperative Autonomous Systems beschäftigt sich mit autonomen Fahrzeugen und anderen Verkehrsteilnehmern im Straßenverkehr. Wir erforschen neueste Technologien und Methoden um den Straßenverkehr der Zukunft sicherer zu machen. Insbesondere sind wir auch am Einsatz von vernetzten Robotern interessiert, die mit Autonomen Fahrzeugen kommunizieren können und mit Du kannst uns als studentische Hilfskraft unterstützen und neueste Technologien ken-nenlernen sowie einen Einblick in die Forschung bekommen. Deine Aufgaben sind: - Zusammenbau von Hardwarekomponenten (Arduino, robot e.g. turtlebot3/ARI, R-Pi etc.) - Unterstützung bei der Durchführung von Nutzerstudien (Human-Robot Interaction, Virtual/Augmented Reality) - Erweiterung von Softwarekomponenten (e.g. Python, C, ROS(2) and Unity) - Testen von Anwendungen (e.g. deployment of multiple mobile robots ) - Einbringen eigener Ideen bzw. Unterstützung beim Brainstorming. Du solltest motiviert sein und Interesse an Robotik und neuen Technologien mitbringen. Vorkenntnisse in einer beliebigen Programmiersprache sowie grundlegende Hardwarekenntnisse sind von Vorteil. Dafür bieten wir dir: - Flexible Arbeitszeiten - Industrie- und forschungsnahe Tätigkeiten - Mitwirkung an Publikationen - Arbeiten mit neuesten Technologien - Kaffee und tolle Kollegen Haben wir dein Interesse für die Vision Zero geweckt? Dann schreibe eine Mail an Manuel Bied, um mehr zu erfahren.
Forschungsgruppe: Cooperative Autonomous Systems (Manuel Bied)
Beschreibung: Link

Wir suchen nach einem Student (m/w/d), um uns bei der Implementierung verschiedener (größtenteils web-basierter) Software-Tools zu unterstützen.

Aufgaben
  • Konzeption und Implementierung von Web Backend und Frontend Anwendungen
  • Implementierung von Tooling und Scripts zur Datenverarbeitung im wissenschaftlichen Kontext
  • Umsetzung von Algorithmen des aktuellen „State of the Art“ in (deep-) Machine Learning


Wir bieten
  • Kompetente Betreuung
  • Spannende Tätigkeiten und Einblicke rund um das Thema autonomes Fahren
  • Bis zu 40 Stunden / Monat (Dauer: 6 Monate, Verlängerung möglich)


Wir erwarten
  • Praktische Erfahrung mit Python
  • Praktische Erfahrung mit JavaScript / TypeScript (sowie HTML und CSS)
  • Praktische Erfahrung mit einem JavaScript-basierten Frontend-Framework (vorzugsweise Vue.js)
  • Grundlegendes Verständnis und Best Practices im Bereich Softwarearchitektur / -design
  • Grundlegendes Verständnis von Machine Learning Verfahren, insb. Neuronale Netze
  • Optional: Erfahrung mit Container-Technologien (Docker) und Linux
  • Bereitschaft und Fähigkeit, sich neues technisches Wissen anzueignen


Erforderliche Dokumente
  • Anschreiben (3-4 Sätze)
  • Kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten)
  • Auszug der aktuellen Studienleistungen
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Ferdinand Mütsch)
Beschreibung: Link

Wir suchen nach einem Student (m/w/d), um uns in der technischen Administration von Server oder Workstations zu unterstützen.

Aufgaben
  • Technische Betreuung / Wartung von Poolrechnern (Soft- und Hardware)
  • Automatisierung administrativer Aufgaben mithilfe von Scripts
  • Unterstützung bei Konzeption und Umsetzung der Migration auf neuen Authentifizierungsmechanismus
  • Unterstützung bei Konzeption und Konfiguration einer multi-node Container-Virtualisierungsplattform


Wir bieten
  • Kompetente Betreuung
  • Spannende Tätigkeiten und Einblicke rund um das Thema autonomes Fahren
  • Bis zu 40 Stunden / Monat (Dauer: 6 Monate, Verlängerung möglich)


Wir erwarten
  • Fortgeschrittene Erfahrung mit Linux / Systemadministration
  • Fundiertes Verständnis von (TCP/IP-basierten) Rechnernetzen
  • Erfahrung im Scripting mit Python und Bash
  • Erfahrungen mit Docker o.ä.
  • Bereitschaft und Fähigkeit, sich neues technisches Wissen anzueignen
  • Optional: Erfahrung mit Ansible o.ä.
  • Optional: Erfahrung mit LDAP / AD und ähnlichen Technologien


Erforderliche Dokumente
  • Anschreiben (3-4 Sätze)
  • Kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten)
  • Auszug der aktuellen Studienleistungen
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme (Ferdinand Mütsch)
Beschreibung: Link

[[Stellenausschreibung234|]]
Forschungsgruppe: Web Science (Anna Nguyen)
Beschreibung: Link

[[Stellenausschreibung236|]]
Forschungsgruppe: Web Science (Tobias Weller)
Beschreibung: Link

Für das Wintersemester 2010/2011 sind noch mehrere Stellen zu vergeben. Aufgaben: * Wöchentliche Durchführung von Tafel-und Rechnerübungen * Mithilfe bei der Klausuraufsicht, -korrektur und -einsicht Anforderungen: * Eine mit gutem Erfolg bestandene AI1 Klausur wäre wünschenswert * Interesse an der Mithilfe und Verbesserung bei der Lehre (evtl. bereits Erfahrung) Konditionen: * Der Vertrag läuft vom 01.10.2010 bis zum 15.02.2011 * Die vertragliche Arbeitszeit beträgt durchschnittlich 40 Stunden pro Monat Bewerbung * Die Bewerbung sollte einen aktuellen elektronischen Notenauszug und einen kurzen Lebenslauf enthalten, aus dem u.a. hervorgeht, ob und welche Erfahrung Sie besitzen und ob Sie schon Erfahrung mit Lehrtätigkeiten (z.B. Nachhilfe, Tutoren-/HiWi-Tätigkeit oder Vereinstätigkeit) haben. Bei Interesse wenden Sie sich bitte per E-Mail an: Stefanie.Betz@kit.edu
Forschungsgruppe: Web Science (Benedikt Kämpgen)
Beschreibung: Link

[[Stellenausschreibung27|]]
Forschungsgruppe: Web Science (Carolin Michels)
Beschreibung: Link

Das Institut AIFB sucht eine studentische/wissenschaftliche Hilfskraft für eine Anstellung im Bereich Web Content Management mit Semantic MediaWiki. Im Rahmen der Anstellung geht es um den Einsatz von Semantic MediaWiki als Portal und Content-Management-Lösung. Aufgaben kommen aus den folgenden Bereichen (sind aber nicht auf diese begrenzt): * Design und Management von Wikicontent (WikiCode, HTML, CSS) * Portal-Administration (Semantic MediaWiki) * Evtl. Anpassung und Erweiterung von Skripten zur Datenintegration (Python) Die Arbeit als studentische/wissenschaftliche Hilfskraft soll selbstständig und eigenverantwortlich durchgeführt werden. Kenntnisse in den entsprechenden Bereichen sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich. Die Anstellung kann auch gerne genutzt werden, um sich in neue Bereiche einzuarbeiten und Expertise im Umgang mit Semantic MediaWiki, Programmiersprachen usw. aufzubauen. Der geplante Umfang des Arbeitsvertrages beträgt 20-30 Stunden/Monat.
(Daniel Sommer)
Beschreibung: Link

[[Stellenausschreibung291|]]
Forschungsgruppe: Web Science (Tobias Weller)
Beschreibung: Link

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