Als Teil des Excellenzclusters Science of Intelligence erforschen wir in einem interdisziplinären Team das intelligente Verhalten von Mäusen beim Lösen mechanischer Rätsel (sogenannte Lock Boxes). Zum Verständnis des Verhaltens werden fortgeschrittene Methoden aus dem Bereich Computer Vision verwendet (weitere Informationen: https://www.scienceofintelligence.de/research-projects/project_46/). Wir suchen motivierte Studentische Hilfskräfte, die uns bei der Forschungsarbeit unterstützen.
Die hiermit verbundenen Aufgaben umfassen die Verarbeitung großer Mengen von Bild- und Videodaten (25%), Unterstützung bei der Implementierung von Methoden im Bereich Computer Vision und Deep Learning mithilfe der Programmiersprache Python (40%) und Annotation von Bilddaten (35%).

Muss:
Gute Programmierkenntnisse mit Python (objektorientierte Programmierung); grundlegende Kennnisse digitaler Bildverarbeitung (z.B. Ausschneiden, Wechsel des Farbraums, Skalierung) durch Programmierung; gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Kenntnisse des Deep Learning.

Kann:
Beherrschen der Python-PaketeTensorFlow und pandas; eigene Erfahrung mit dem Training von CNN Modellen; gute Kenntnisse des Versionsverwaltungssystems git; Erfahrung in der Verarbeitung von Bilddaten; Erfahrung in der Verarbeitung großer Datenmengen; grundlegende Kenntnisse von Keypoint Detection in Computer Vision; Bereitschaft, Neues zu erlernen; Kenntnisse der Benutzung von Linux; Erfahrung in Programmierprojekten im Team, Teamfähigkeit.

Fachlich verantwortlich / Ansprechpartner:in für die Ausschreibung: Soledad Traverso
Besetzungszeitraum: sofort - 31.12.2025
Bewerbung an: cognition@tu-berlin.de

Ihre schriftliche Bewerbung mit Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. aktueller Notenübersicht richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer an die o.g. Beschäftigungsstelle.
Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Männern und Frauen sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt.