Thesis: Evaluierung und Weiterentwicklung eines MCP-Servers für industrielle Kameras (m/w/x)
Reproduzierbare Benchmarks für KI-gestützte Kamerasteuerung mit GigE Vision, GenICam, Simulator und realen Geräten. Informatik- oder Elektrotechnikstudium und sehr gute Python-Kenntnisse erforderlich. Auswertung nach Erfolgsquote, Laufzeit, Kosten und Codequalität.
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Anforderungen
- Studium der Informatik, Technischen Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbar
- Sehr gute Python-Kenntnisse
- Grundkenntnisse in Netzwerktechnik
- Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
- Interesse an großen Sprachmodellen und KI-Agenten
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Kenntnisse in C/C++ (von Vorteil)
- Erfahrung im Design empirischer Experimente (von Vorteil)
- Kenntnisse in Bildverarbeitung oder 3D-Datenverarbeitung (von Vorteil)
Aufgaben
- GigE Vision, GenICam, SDK und MCP kennenlernen
- Reproduzierbaren Benchmark für Integrationsaufgaben entwickeln
- Benchmarks im Simulator und mit realen Kameras durchführen
- API, KI-Assistenten, Skills und MCP-Ansätze systematisch vergleichen
- Erfolgsquote, Bildzeit, Iterationen, Parameterfehler, Kosten und Codequalität bewerten
- Optional eine Nutzerstudie mit Entwickler:innen durchführen
- MCP-Server anhand der Ergebnisse weiterentwickeln
- Explorationssitzungen als lauffähige SDK-Programme exportieren
- Ansatz anhand von GenICam-Beschreibungen auf weitere GigE-Vision-Geräte übertragen
- GitHub-Veröffentlichung, Kundennutzen und Herstellerlösungen vergleichen
- Distribution, Versionierung, Prompt Injection und Berechtigungen bewerten
- Ergebnisse dokumentieren, präsentieren und Handlungsempfehlungen ableiten
Ausbildung
Sprachen
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SICK offers young people insights into research, technology, technical training, and working life at the company through its Summer University program.
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