• Modelle entwickeln: Entwerfe und trainiere Deep-Learning-Modelle (CNNs, GNNs) zur Erstellung von 2D-Grundrissen
• Daten vorbereiten: Baue unsere Datenpipelines aus – vom Einlesen architektonischer Zeichnungen über Vorverarbeitung und Augmentierung bis hin zur Label-Erstellung und Versionierung
• Probleme lösen: Wende mathematisches und analytisches Denken an, um komplexe räumliche und geometrische Herausforderungen zu meistern
• Sauber coden: Schreibe zuverlässigen, gut strukturierten Code und optimiere die Performance unserer Tools und Prototypen
• Forschen & experimentieren: Teste neue Methoden, führe Experimente durch und bringe Ideen ein, die unsere Modelle und Produkte verbessern

• Du bist aktuell Student*in (B.Sc./M.Sc.) in Informatik, Maschinellem Lernen, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet an einer Uni in Berlin oder Brandenburg
• Python-Profi: Solide Kenntnisse in Python und praktische Erfahrung mit PyTorch oder ähnlichen Deep-Learning-Frameworks
• GPU-Know-how: Vertraut mit GPU-Workflows und verteilten Trainings-Setups
• Datenkompetenz: Erfahrung in Vorverarbeitung, Augmentierung und Organisation von Datensätzen; sicherer Umgang mit NumPy und Pandas
• Analytisch & lösungsorientiert: Du kannst Probleme in Trainings- und Inferenzpipelines erkennen und beheben
• Teamplayer: Klare Kommunikation und Lust auf Zusammenarbeit in einem dynamischen Startup
• Forschergeist: Du liest Papers, reproduzierst Experimente und setzt Erkenntnisse in funktionierenden Code um
• Fließende Englischkenntnisse (Deutsch ist ein Plus, aber kein Muss)
• Bereitschaft, mindestens 3 Tage pro Woche vor Ort im Fraunhofer HHI Accelerator in Berlin (Silicon Allee) zu arbeiten

• Extrem interessante Herausforderungen in einem wissenschaftlich und zugleich unternehmerisch geprägten Umfeld
• Attraktives Gehalt
• Moderner und gut ausgestatteter Arbeitsplatz in zentraler Lage
• Gute und sehr kooperative Arbeitsatmosphäre in einem internationalen Team
• Flexible Arbeitszeiten
• Möglichkeiten zum Homeoffice

Die Stelle ist zunächst 1 Jahr befristet. Eine Verlängerung ist explizit erwünscht.