T09 Embedded KI für Sensordatenanalyse mit TinyML

Studentische Arbeit / Praxissemester Bereich: Forschung & Entwicklung / Embedded KI


KNESTEL entwickelt und produziert seit 40 Jahren kundenspezifische elektronische und mechatronische Sonderlösungen. Unsere Schwerpunkte liegen dabei in den Bereichen Hard- und Software, Bildverarbeitung, MSR-Technik, Spurengasanalytik, Bussysteme und Funk. Das Leistungsspektrum reicht von der Idee bis zur Umsetzung in einer technisch hochmodernen ausgestatteten Produktion für den Geräte- und Schaltschrankbau, die Baugruppenfertigung, die Montage sowie die mechanische Bearbeitung.

Kurzbeschreibung:

Es soll untersucht werden, wie TinyML-Modelle auf ressourcenbeschränkten Embedded-Systemen eingesetzt werden können. Ziel ist die effiziente Verarbeitung von Sensordaten direkt am Gerät, ohne externe Rechenleistung. Dabei liegt der Fokus auf Mustererkennung und der Identifikation von Klassen in den erfassten Daten. So sollen Ansätze entwickelt und bewertet werden, die eine energieeffiziente und echtzeitfähige Datenanalyse ermöglichen.

Was dich erwartet:

  • Faszinierender Einstieg in TinyML: Du lernst, wie sich moderne Machine-Learning-Modelle auf stark ressourcenbeschränkten Embedded-Systemen realisieren lassen
  • Praktische Arbeit mit Sensordaten: Von der Erfassung über die Vorverarbeitung bis zur Mustererkennung und Klassifikation arbeitest du mit echten Daten
  • Eigenständige Entwicklung und Evaluation: Du implementierst verschiedene TinyML-Ansätze, testest ihre Leistungsfähigkeit und vergleichst Energieeffizienz, Genauigkeit und Echtzeitfähigkeit
  • Technologie am Puls der Zeit: Du kombinierst Embedded Systems mit Künstlicher Intelligenz und gewinnst Know-how in einem zukunftsträchtigen Forschungs- und Anwendungsfeld
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Austausch mit erfahrenen Kolleginnen und Kollegen aus Embedded-Hardware, Softwareentwicklung und Datenanalyse
  • Raum für Kreativität: Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen und innovative Ansätze zu entwickeln, die über klassische Methoden hinausgehen

Was du mitbringst:

  • Erste Erfahrungen mit ML / TinyML
  • Erfahrung mit Versuchsaufbauten und Messgeräten
  • Vertieftes Wissen in Mikrocontrollertechnik, MSR-Technik
  • Programmierkenntnisse in C / C++ / Python
  • Ausbildung in einem technischen Beruf ist hilfreich

Was du studierst:

  • Elektro- und Informationstechnik
  • Mechatronik
  • Informatik

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Unser
Steckbrief

SpezialgebietEntwicklung und Produktion elektronischer Sonderlösungen und Kleinmaschinen
SitzHopferbach, keine Metropole, aber eine Schmiede exzellenter Ideen
Erfahrungseit 1980 branchenübergreifend tätig
HauptstärkeErfindergeist
FirmenspracheAllgäuerisch

Wir betrachten unsere Mitarbeiter als wichtigsten Erfolgsfaktor unseres Unternehmens!

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Personal

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