Skip to content

Open nowPosted 23 hours ago

Examensarbete: Detektion och klassificering av maritima objekt i videodata

umsskeldarab17 open roles

Where
Linköping, Sweden
Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

Your applicationOpen nowExamensarbete: Detektion och klassificering av maritima objekt i videodataumsskeldarab · Linköping, Sweden
  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on umsskeldarab's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.7% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.4%1 day
  2. 3.5%3 days
  3. 7.7%7 days
  4. 13.4%14 days
  5. 34.5%30 days
This job: posted 23 hours ago

The posting

UMS SKELDAR utvecklar en obemannad helikopter för att stötta marina, militära och samhällsviktiga operationer. Vi har en snabb och dynamisk arbetsmiljö med entreprenörsanda. På UMS Skeldar får du den unika chansen att lämna ditt fotavtryck inom vår organisation med snabba reaktionstider och högt engagemang.

Key words: Master Thesis, Exjobb, Examensarbete, UAV, machine learning, computer vision, object detection, classification, AI.

Under våren 2027 söker vi 1–2 studenter för att vidareutveckla stödet för att tolka videodata insamlad av den obemannade helikoptern Skeldar V-200. Ni blir en del av teamet System & Software som består av ca 40 medarbetare med fokus på system- och mjukvaruutveckling för helikoptrar och markstationer. Förutom ett intressant exjobbsproblem kommer ni att få god insikt i arbetsmiljön på ett högteknologiskt bolag.

Examensarbete inom detektion och klassificering hos oss:

Skeldar V-200 är en obemannad helikopter som bland annat används för sökuppdrag i maritima miljöer. För att hjälpa sensoroperatören att upptäcka och känna igen intressanta objekt i en videoström är det önskvärt med funktioner som automatiskt upptäcker och klassificerar de objekt som rör sig på vattenytan. Om det dyker upp nya sorters objekt, så är det önskvärt om klassificeraren uppmärksammar operatören på detta och kan lära sig att känna igen även dem i framtiden. Syftet med exjobbet är att undersöka olika maskininlärningsmetoder för att träna upp en klassificerare för maritim miljö med begränsad mängd träningsdata. Träningen och utvärderingen kommer använda förinspelad video från Skeldar och/eller öppna dataset av relevant slag.

Lämpliga steg i arbetet:

  • Identifiera lämpliga dataset.
  • Litteraturstudie för att hitta metoder för att bygga klassificerare.
  • Implementera en eller flera klassificerare och träna den på data.
  • Utvärdera klassificeraren/na.
  • Utifrån resultatet och litteraturen, identifiera metoder för att förbättra klassificeraren och testa dessa.
  • Rapportskrivning och framtagning av presentation.

Under examensarbetet har ni självklart en handledare på UMS Skeldar som stöttar er med stöd, avgränsningar och förståelse för användarfallet.

Låter examensarbetet intressant? Tveka inte att söka redan idag!

Är du den vi söker?

Vi söker 1–2 studenter som planerar att göra sitt examensarbete om 30hp under våren 2027 inom ett relevant teknikområde till exempel: Datavetenskap, Teknisk fysik, Elektroteknik eller Mjukvaruutveckling. Meriterande är om ni har god kunskap inom AI och datorseende.

Vi lägger stor vikt vid personliga egenskaper för att ni ska trivas i rollen. Vi söker er som är självgående problemlösare med god samarbetsförmåga. Rollen kräver både engelska och svenska i tal och skrift.

Ni behöver även regelbundet kunna ta er till vårt kontor i Hackefors.

Vi erbjuder:

  • en möjlighet att vara en del av ett dynamiskt företag som ständigt utvecklas, där din påverkan spelar en viktig roll.
  • en högteknologisk produkt som just nu ligger i framkant på marknaden.
  • en familjär arbetskultur som karaktäriseras av samarbete och högt engagemang.
  • aktiviteter som främjar både social gemenskap och hälsa, genom vår Festkommitté, Hälsokommitté, Brädspelskommitté och ett Kvinnligt Nätverk.

More information:

  • Arbetsplats: Linköping
  • Start: Våren 2027
  • Vi önskar att ni bifogar betygsutdrag i ansökan så att vi får information om vilka kurser ni har läst.

För en anställning hos oss på UMS Skeldar krävs att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. Roller där vi har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap.

Ansökan:

Se till att bifoga följande i er ansökan:

  • CV
  • Betygsutdrag från universitetet. Bifoga detta gärna under "Additional files".

Söker ni som ett par? Gör en gemensam ansökan och inkludera båda medlemmarnas CV och betygsutdrag i samma ansökan.

Vi behandlar ansökningar löpande. Vi ser fram emot din ansökan!

From $25, paid onceGet the CV for this job

What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against umsskeldarab's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.
  3. We apply on umsskeldarab's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.
  4. Every reply, sorted

    umsskeldarab's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.
  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

By hand5–10
With CV Rocket100
applications a day

Before you press

Straight answers

Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.

What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

Pick the posting you want. We write for it, apply for you and catch the reply.

Get the CV for this job

From $25 per CV, paid once. No subscription.