About this role
Technologien für morgen gestalten: das ist unsere Mission am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB. Wir erforschen, entwickeln und evaluieren neuartige Sichtsysteme und sorgen für den optimalen Einsatz und die Vernetzung von Sensoren, um die entstehenden Datenströme optimal zu verarbeiten und auszuwerten. So unterstützen wir Menschen bei der Entscheidungsfindung, der Prozessoptimierung und der intelligenten Steuerung autonomer Systeme. Wo Forschung auf Anwendung trifft, entsteht Veränderung – gestalten Sie die Zukunft mit uns!
In der Abteilung Objekterkennung (OBJ) entwickeln wir innovative Methoden zur präzisen Lokalisierung technischer Sensorplattformen in komplexen Umgebungen. Der Fokus liegt auf der Kombination von Referenzdaten (z. B. UAV- und Satellitenbildern sowie daraus generierten 3D-Modellen) und an Bord getragener Bildsensorik, um robuste, skalierbare und praxisnahe Lokalisierungslösungen zu erforschen und umzusetzen. Unsere Arbeiten reichen von methodischer Forschung bis hin zur Prototypentwicklung im Rahmen nationaler und internationaler Forschungs- und Transferprojekte.
Werden Sie Teil unseres Teams und bringen Sie Ihre Software-Expertise in spannende Computer Vision-Projekte ein!
Hier sorgen Sie für Veränderung
Als Research Software Engineer (all genders) arbeiten Sie an der Schnittstelle zwischen wissenschaftlicher Forschung und professioneller Softwareentwicklung. Sie konzipieren, entwickeln und evaluieren Forschungssoftware für die bildbasierte Lokalisierung mobiler Sensorplattformen.
Methodik & Algorithmen:
- Der Schwerpunkt der Verfahren liegt im Bereich der Computer Vision und des Machine Learnings – insbesondere bei der Lokalisierung mittels Referenzdaten und Onboard-Bildsensorik.
- Besonders relevant sind lernbasierte Verfahren unter Nutzung moderner Frameworks (z. B. PyTorch, JAX oder TensorFlow), bildbasierte 3D-Rekonstruktionsverfahren sowie moderne Renderingbibliotheken.
Software Engineering & Integration:
- Entwicklung und Betrieb von Softwarekomponenten in containerisierten Umgebungen (z. B. Docker) für reproduzierbare Experimente sowie zur einfachen Übertragbarkeit auf unterschiedliche Zielplattformen.
- Integration der entwickelten Verfahren in reale Sensorplattformen und Demonstratoren. Deployment und Optimierung von Algorithmen auf Edge-Plattformen (z. B. NVIDIA Jetson) und Echtzeit-Controllern (z. B. Pixhawk-Hardware und PX4-Autopilot).
- Sicherstellung von Codequalität, Reproduzierbarkeit und nachhaltiger Nutzbarkeit.
Zusammenarbeit & Praxis:
- Zusammenarbeit mit anderen wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen und externen Projektpartnern.
- Mitwirkung an der Integration in Gesamtsysteme.
- Durchführung von Demonstrationen und Feldversuchen.
- Erstellung von Projektberichten.