Abschlussarbeit / Masterarbeit - Emotion Recognition in Public Transportation

Job-ID: T-TV Vehicle Solutions & Automated Driving-22088

Abschlussarbeit / Masterarbeit - Emotion Recognition in Public Transportation

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Studierende  —  Abschlussarbeit

Gifhorn, München

Diese Herausforderung erwartet dich:

Bist du ein Masterstudent / eine Masterstudentin in Ingenieurwissenschaften, Informatik oder einem verwandten Bereich mit Interesse an Deep Learning und Audioverarbeitung? Wir haben eine interessante Gelegenheit für talentierte und motivierte Studierende, sich unserem Team anzuschließen und mit uns an Modellen zur Emotionserkennung zu arbeiten. Diese Stelle bietet eine Forschungsaufgabe in Kombination mit einer Masterarbeit in einem der genannten Bereiche. Wir suchen eine hochmotivierte und innovative Person, die ihr Fachwissen einbringen kann, um unsere Forschung voranzutreiben.

Deine Aufgaben:

• Du forscht an Analysen von Sprachemotionen und an Zeit- und Frequenzbereichsmerkmale sowie Deep-Learning-Techniken

• Du sammelst und dokumentierst Daten und stellst die Qualität und Integrität der Datensätze sicher

• Du entwickelst und verbesserst Algorithmen und Modelle für die Echtzeit-Emotionserkennung mit Schwerpunkt auf Robustheit und Genauigkeit

• Du arbeitest mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um multimodale Lösungen zur Emotionserkennung zu entwickeln

Notwendige Kenntnisse:

• Laufendes Masterstudium der Ingenieurwissenschaften, Informatik, Fahrzeugtechnik oder einem verwandten Bereich mit Schwerpunkt auf Sprach- oder Bildverarbeitung und maschinellem Lernen
• Erfahrung in der Verarbeitung von Audio- und Sprachsignalen, der Merkmalsextraktion und der Zeit-Frequenz-Analyse
• Sehr gute Python-Kenntnisse
• Fließende Englisch- oder Deutschkenntnisse
• Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, Keras) und mit kollaborativen Softwareentwicklungstools (z. B. Git)

Gewünschte Kenntnisse:

• Kenntnisse in der Integration mehrerer Datenmodalitäten wie Audio und Video

• Kenntnisse statistischer Methoden zur Analyse und Interpretation der Beziehungen zwischen Merkmalen und emotionalen Zuständen

• Fähigkeit zur Feinabstimmung von Modell-Hyperparametern für optimale Leistung, z. B. Anpassung von Lernraten, Batch-Größen, Filtern und Epochen

• Erste Erfahrung mit mit Klassifizierungs- und Regressionsmodellen

Das spricht für uns:

Als Student:in arbeitest du bei IAV nicht irgendwo, sondern mittendrin. In echten Projekten. An spannenden Zukunftsaufgaben. Voll integriert und im Schulterschluss mit IAV-Expert:innen. Viel Verantwortung und gleichzeitig viel Freiraum, um Uni und Arbeit zusammen zu bringen: So entstehen beste Perspektiven für deine berufliche Entwicklung. Bei attraktiver Vergütung nach unserem Haustarifvertrag.

Uns sind Vielfalt und Chancengleichheit wichtig. Für uns zählt der Mensch mit seiner Persönlichkeit und seinen Stärken.