Praktikum Internship Machine Vision - SeptemberOctober 2025 6 months
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Job Description
Unser Angebot an dich
Du entwickelst gerne Prototypen und Algorithmen im Bereich Machine Vision und Machine Learning Als Teil unseres Entwicklungsteams hast du die Chance genau dies im Bereich medizinischer Robotik und Navigation zu tun.
Du wendest Computer Vision und Deep Learning Techniken an um innovative Lsungen zu entwickeln die fr Anwendungsflle in der robotergesttzten Chirurgie eingesetzt werden knnen.
Das zeichnet dich aus
Du studierst Elektrotechnik Mikrosystemtechnik Physik Informatik Medizintechnik oder einen vergleichbaren Masterstudiengang.
Du hast erste Erfahrungen in der Bild und Datenanalyse und der Entwicklung von Programmen im Bereich Machine Vision und Machine Learning gesammelt.
Du bist sicher in Python und hast bereits erste Erfahrungen mit CV & DL Bibliotheken (z.B. OpenCV PyTorch gesammelt.
Du bist gespannt darauf anspruchsvolle Aufgaben im Bereich Sensing Technologies selbststndig zu bearbeiten.
Du verfgst ber sehr gute Englischkenntnisse.
Bei deinen Freunden und Kommilitonen bist du fr deine Eigeninitiative Zuverlssigkeit und schnelle Auffassungsgabe bekannt.
Dauer: 6 Monate
Start: September oder Oktober 2025
Ort: Freiburg
Wir bieten ein: attraktives Gehalt grozgigen Urlaubsanspruch Trainings und Mentoring sowie flexible Arbeitszeiten.
Vielfalt ist uns wichtig. Wir freuen uns ber Bewerbungen von Menschen ungeachtet ihrer ethnischen nationalen oder sozialen Herkunft des Geschlechts einer Behinderung des Alters oder ihrer sexuellen Identitt.
Wir freuen uns auf deine vollstndige OnlineBewerbung mit allen relevanten Unterlagen (Anschreiben aktueller Lebenslauf Zeugnisse und Notenbersichten). Bitte beachte dass alle Anhnge direkt im Abschnitt Lebenslauf des Bewerbungsprozesses hochgeladen werden sollten.
Wenn deine Bewerbung erfolgreich ist fhrst du zunchst ein kurzes Telefoninterview mit unserem University Talent Acquisition Team. Wenn alles gut luft folgt ein einstndiges Videointerview mit dem Fachbereich. Wir melden uns dann mit einem abschlieenden Feedback bei dir.
Our offer to you
Do you enjoy developing prototypes and algorithms in the field of machine vision and machine learning As part of our development team you will have the opportunity to do just that in the field of medical robotics and navigation.
You will computer vision and deep learning techniques to develop innovative solutions that can be used for applications in robotassisted surgery.
What makes you stand out
You are studying electrical engineering microsystems engineering physics computer science medical technology or a comparable masters degree.
You have gained initial experience in image and data analysis and in developing machine vision and machine learning programmes.
You are proficient in Python and have already gained initial experience with CV & DL libraries (e.g. OpenCV PyTorch.
You are eager to work independently on challenging tasks in the field of sensing technologies.
You have a very good knowledge of English.
You are known among your friends and fellow students for your initiative reliability and quick thinking.
Start Date: September or October 2025
Duration: 6 months
Location: Freiburg
We offer an: attractive salary generous holiday entitlement training and mentoring and flexible working hours
Diversity is important to us. We welcome applications from people regardless of their ethnic national or social origin gender disability age or sexual identity.
We look forward to receiving your complete online application with all relevant documents (letter of motivation current CV diplomas and course transcripts). Please note that all attachments should be uploaded directly to the CV section of the application process.
If your application is successful you will first have a short telephone interview with our University Talent Acquisition team. If all goes well this will be followed by a onehour video interview with the department. We will then contact you with final feedback.
Duration: 6 Months
Required Experience:
Intern
Employment Type
Full-Time
