SICK ist einer der weltweit führenden Lösungsanbieter für sensorbasierte Applikationen für industrielle Anwendungen. Das 1946 von Dr.-Ing. e. h. Erwin Sick gegründete Unternehmen mit Stammsitz in Waldkirch im Breisgau nahe Freiburg zählt zu den Technologie- und Marktführern und ist mit 60 Tochtergesellschaften und Beteiligungen sowie zahlreichen Vertretungen rund um den Globus präsent. SICK beschäftigt mehr als 12.000 Mitarbeitende weltweit und erzielte im Geschäftsjahr 2023 einen Konzernumsatz von 2,3 Mrd. Euro.

SICK ist einer der weltweit führenden Lösungsanbieter für sensorbasierte Applikationen für industrielle Anwendungen. Das 1946 von Dr.-Ing. e. h. Erwin Sick gegründete Unternehmen mit Stammsitz in Waldkirch im Breisgau nahe Freiburg zählt zu den Technologie- und Marktführern und ist mit 60 Tochtergesellschaften und Beteiligungen sowie zahlreichen Vertretungen rund um den Globus präsent. SICK beschäftigt mehr als 12.000 Mitarbeitende weltweit und erzielte im Geschäftsjahr 2023 einen Konzernumsatz von 2,3 Mrd. Euro.

Praktikum: Auswertung und Analyse von menschlichen Bewegungsdaten*

Praktikum: Auswertung und Analyse von menschlichen Bewegungsdaten*

SICK AG
SICK AG

Waldkirch (bei Freiburg), DE, 79183

Waldkirch (bei Freiburg), DE, 79183

Vollzeit
Vollzeit

Wintersemester 2024/25 - befristet auf 3-6 Monate

 

Ziel des Praktikums ist es, mithilfe einer vorhandenen Datenbasis (bestehend aus Video- und Entfernungsdaten) statistisch belastbare Werte zu generieren. Dadurch soll eine Grundlage für neuartige Lösungen im Bereich der Funktionalen Sicherheit geschaffen werden.

 

IHRE AUFGABEN:

  • Sie recherchieren aktuelle Ansätze zur Charakterisierung und Klassifizierung von menschlichen Posen, beispielsweise unter Einsatz von KI-Algorithmen
  • Sie führen Recherchen zu aktuellen Ansätzen zur Charakterisierung und Klassifizierung von Interaktionen zwischen Menschen und autonomen mobilen Robotern (AMR) im industriellen Umfeld 
  • Sie implementieren die identifizierten Ansätze in Python und führen statistische Analysen mit vorhandenen Daten durch 
  • Bei Bedarf erweitern Sie die Fragestellung entsprechend Ihrer fachlichen Ausrichtung oder Erfahrung 

 

IHR PROFIL:

  • Sie studieren Informatik, Data Science, Mathematik, Ingenieurwesen oder einen vergleichbaren Studiengang
  • Sie haben Kenntnisse in statistischen Methoden und im maschinellen Lernen sowie im Einsatz dieser Methoden in Python 
  • Sie haben idealerweise erste Erfahrung in der Analyse von Daten
  • Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
  • Interesse daran, neuartige Lösungsansätze zu entwickeln
  • Ihr eigenständiges Arbeiten und kreatives Denken runden Ihr Profil ab

 

IHRE BEWERBUNG:

  • Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung
  • Sarah Disch
  • Job-ID 35792 
  • Vertrauliche Behandlung wird zugesichert

 

*Der Mensch zählt, nicht das Geschlecht.

Wir setzen auf Vielfalt, lehnen Diskriminierung ab und denken nicht in Kategorien wie etwa Geschlecht, ethnische Herkunft, Religion, Behinderung, Alter oder sexuelle Identität.

Stichworte: Student, Studentin, Studierende, Masterstudent, Bachelorstudent, Masterand, Bachelorand, Masterstudentin, Bachelorstudentin, Masterandin, Bachelorandin, Master, Bachelor, studienbegleitend, Studi, Studium, Bachelorstudierende, Masterstudierende, Praktikant, Praktikantin, Pflichtpraktikant, Pflichtpraktikantin, Praktika, Praktikum, Pflichtpraktikum, Internship, Intern, Praxissemester, Pflicht, Prakti, freiwillig, Praxis, Semesterpraktikum, Thesis, Masterarbeit, Bachelorarbeit 

Wintersemester 2024/25 - befristet auf 3-6 Monate

 

Ziel des Praktikums ist es, mithilfe einer vorhandenen Datenbasis (bestehend aus Video- und Entfernungsdaten) statistisch belastbare Werte zu generieren. Dadurch soll eine Grundlage für neuartige Lösungen im Bereich der Funktionalen Sicherheit geschaffen werden.

 

IHRE AUFGABEN:

  • Sie recherchieren aktuelle Ansätze zur Charakterisierung und Klassifizierung von menschlichen Posen, beispielsweise unter Einsatz von KI-Algorithmen
  • Sie führen Recherchen zu aktuellen Ansätzen zur Charakterisierung und Klassifizierung von Interaktionen zwischen Menschen und autonomen mobilen Robotern (AMR) im industriellen Umfeld 
  • Sie implementieren die identifizierten Ansätze in Python und führen statistische Analysen mit vorhandenen Daten durch 
  • Bei Bedarf erweitern Sie die Fragestellung entsprechend Ihrer fachlichen Ausrichtung oder Erfahrung 

 

IHR PROFIL:

  • Sie studieren Informatik, Data Science, Mathematik, Ingenieurwesen oder einen vergleichbaren Studiengang
  • Sie haben Kenntnisse in statistischen Methoden und im maschinellen Lernen sowie im Einsatz dieser Methoden in Python 
  • Sie haben idealerweise erste Erfahrung in der Analyse von Daten
  • Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit
  • Interesse daran, neuartige Lösungsansätze zu entwickeln
  • Ihr eigenständiges Arbeiten und kreatives Denken runden Ihr Profil ab

 

IHRE BEWERBUNG:

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  • Sarah Disch
  • Job-ID 35792 
  • Vertrauliche Behandlung wird zugesichert

 

*Der Mensch zählt, nicht das Geschlecht.

Wir setzen auf Vielfalt, lehnen Diskriminierung ab und denken nicht in Kategorien wie etwa Geschlecht, ethnische Herkunft, Religion, Behinderung, Alter oder sexuelle Identität.

Stichworte: Student, Studentin, Studierende, Masterstudent, Bachelorstudent, Masterand, Bachelorand, Masterstudentin, Bachelorstudentin, Masterandin, Bachelorandin, Master, Bachelor, studienbegleitend, Studi, Studium, Bachelorstudierende, Masterstudierende, Praktikant, Praktikantin, Pflichtpraktikant, Pflichtpraktikantin, Praktika, Praktikum, Pflichtpraktikum, Internship, Intern, Praxissemester, Pflicht, Prakti, freiwillig, Praxis, Semesterpraktikum, Thesis, Masterarbeit, Bachelorarbeit