Intern Automation and Computer Vision in Microscopy (f/m/x)

Мы рады объявить о возможности, которая предлагает сочетание автоматизации, компьютерного зрения и микроскопии. Если вы страстно интересуетесь преодолением границ науки и технологий, читайте дальше, чтобы узнать, что мы для вас приготовили!

В качестве неотъемлемой части нашей лаборатории решений ZEISS ваша миссия будет заключаться в разработке индивидуальных решений для автоматизации, соответствующих потребностям нашего разнообразного клиентского сообщества, особенно в области приложений световой микроскопии. Эти индивидуальные решения обычно включают в себя полностью автоматизированный рабочий процесс световой микроскопии (LM), охватывающий все от приобретения изображения до сложного анализа изображений. Ваши усилия в первую очередь будут поддерживать лаборатории качества в различных секторах, таких как фармацевтика, производство и электроника, хотя ваши нововведения могут приносить пользу практически любой отрасли.

Совместно с нашими экспертами-дата-сайентистами вы будете возглавлять полные автоматизацию оборудования и компьютерное зрение. Это включает в себя управление микроскопами, обработку изображений и проведение продвинутого статистического анализа и сегментацию объектов. Эта роль не только усиливает ваши существующие навыки, но и предоставляет обширные возможности для освоения новых методик в области глубокого обучения и продвинутого программирования.

Идеальный кандидат должен обладать:

• Высоким уровнем владения Python и знакомством с его научным экосистемом (например, numpy, matplotlib, pandas).
• Академической подготовкой в области информатики, математики, физики или смежной области STEM, с прочными навыками программирования и как минимум двумя годами оконченных обучений.
• Владением английским или немецким языком.
• Живым интересом к исследованию новых областей.
• Способностью работать автономно с акцентом на результат.
• Отличными коммуникативными способностями для эффективного взаимодействия с клиентами.
• Удовольствием от работы в гибких, междисциплинарных командах.

Дополнительные квалификации, которые будут преимуществом:

• Опыт работы с пакетами компьютерного зрения, такими как scikit-image.
• Практический опыт работы со световыми микроскопами.
• Предыдущее знакомство с технологиями машинного