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Die Qualitätskontrolle von Zellkulturen erfolgt durch mikroskopische Aufnahmen und einer manuellen Bewertung der Morphologie durch Biologie-Expert*innen. Eine objektive sowie automatisierte Auswertung der Bilddaten findet derzeit noch nicht statt. Entwicklungen im Bereich des Automated Machine Learning (AutoML) und der Einsatz von Deep Learning (DL) bieten das Potenzial einer automatisierten und objektiven Entscheidung über die Qualität der Zellkulturen. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit ist es deine Aufgabe, aufgenommene Mikroskopiebilder mittels DL und AutoML auszuwerten. Hierdurch ermöglichst du Biologie-Expert*innen, objektive Parameter zu extrahieren und neue Erkenntnisse in der Zellkulturforschung zu gewinnen.

Deine Aufgaben

  • Einarbeitung in den Stand der Technik von Deep Learning und Automated Machine Learning
  • Implementierung der DL-Modelle und Methoden zur Erklärbarkeit der DL-Modelle
  • Ableiten von Kriterien zur Auswahl geeigneter Aufbereitungsmethoden und DL-Modelle
  • Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse

Was du mitbringst

  • Du studierst Maschinenbau, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder ein vergleichbares Fach
  • Erste Erfahrungen im Bereich von Machine Learning sind von Vorteil
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
  • Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir bieten

  • Pionierrolle im Bereich der automatisierten Auswahl geeigneter Modelle zur Klassifizierung von Stammzellen
  • Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten
  • Mitarbeit in einem industrienahen Forschungsprojekt und in einem engagierten Team

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich
Maik Frye, M.Sc.
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Steinbachstraße 17, 52074 Aachen
maik.frye@ipt.fraunhofer.de

Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an maik.frye@ipt.fraunhofer.de