Praktikum Internship Machine Vision - September/October 2025, 6 months

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 Lösungen zu entwickeln, die für Anwendungsfälle in der robotergestützten Chirurgie eingesetzt werden können. 

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 selbstständig zu bearbeiten. 

• Du verfügst über sehr gute Englischkenntnisse. 

• Bei deinen Freunden und Kommilitonen bist du für deine Eigeninitiative, Zuverlässigkeit und schnelle Auffassungsgabe bekannt. 

Dauer: 6 Monate  

Start: September oder Oktober 2025  

Ort: Freiburg  

Wir bieten ein: attraktives Gehalt, großzügigen Urlaubsanspruch, Trainings und Mentoring sowie flexible Arbeitszeiten. 

Vielfalt ist uns wichtig. Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen ungeachtet ihrer ethnischen, nationalen oder sozialen Herkunft, des Geschlechts, einer Behinderung, des Alters oder ihrer sexuellen Identität. 

Wir freuen uns auf deine vollständige Online-Bewerbung mit allen relevanten Unterlagen (Anschreiben, aktueller Lebenslauf, Zeugnisse und Notenübersichten). Bitte beachte, dass alle Anhänge direkt im Abschnitt „Lebenslauf“ des Bewerbungsprozesses hochgeladen werden sollten. 

Wenn deine Bewerbung erfolgreich ist, führst du zunächst ein kurzes Telefoninterview mit unserem University Talent Acquisition Team. Wenn alles gut läuft, folgt ein einstündiges Videointerview mit dem Fachbereich. Wir melden uns dann mit einem abschließenden 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 apply computer vision and deep learning techniques to develop innovative solutions that can be used for applications in robot-assisted surgery. 

What makes you stand out 

• You are studying electrical engineering, microsystems engineering, physics, computer science, medical technology or a comparable master's 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 one-hour video interview with the department. We will then contact you with final feedback.