Bosch Group
Master Thesis Bridging the Gap between Reinforcement Learning & E2E Driving(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor Ort
Renningen
Neuer Job?Nejo!
Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
BOBosch Group
Master Thesis Reinforcement Learning for Behavior Planning in Automated Driving(m/w/x)
Renningen
VollzeitVor Ort
AI/ML
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing AI planners for automated driving using Reinforcement Learning. Strong theoretical background in RL and IL required. Focus on open-source datasets and training frameworks.
Anforderungen
- Master's in Computer Science, AI, Robotics, Mechatronics, or comparable
- Familiarity with behavior planning for automated driving
- Familiarity with AI-based planners
- Strong theoretical background in Imitation Learning (IL)
- Strong theoretical background in Reinforcement Learning (RL)
- Excellent programming skills in Python
- Knowledge of collaborative coding platforms
- Knowledge of software development platforms
- C++ skills (plus)
- High motivation
- Openness to collaboration
- Teamwork skills
- Excellent communication skills
- On-site presence required
- Fluent in English
Aufgaben
- Review scientific literature on behavior planning in automated driving
- Focus on Reinforcement Learning (RL) approaches
- Explore open-source datasets and training frameworks for autonomous driving
- Design novel training methodologies for AI planners
- Apply training methodologies to develop high-performance AI planners
- Integrate Imitation Learning (IL) and Reinforcement Learning
- Leverage combined IL and RL framework advantages
- Maintain well-structured technical documentation
- Ensure clean code practices
Ausbildung
- Master-Abschluss
Sprachen
- Englisch – fließend
Tools & Technologien
- Python
- GitHub
- C++
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Bosch Group erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Gefällt dir diese Stelle?
BetaDein Career Agent findet täglich ähnliche Jobs für dich.
Noch nicht perfekt?
- Bosch Group
Master Thesis Combining Imitation & Reinforcement Learning to Solve Automated Driving(m/w/x)
VollzeitWerkstudentnur vor OrtRenningen - Bosch Group
Master Thesis Advanced Control Strategies for Next-Generation Vehicle Dynamics(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtRenningen - Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis - Reinforcement Learning for wheeled, bipedal robots(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtStuttgart - Bosch Group
Master Thesis Automated Driving Systems(m/w/x)
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Anforderungen
- Master's in Computer Science, AI, Robotics, Mechatronics, or comparable
- Familiarity with behavior planning for automated driving
- Familiarity with AI-based planners
- Strong theoretical background in Imitation Learning (IL)
- Strong theoretical background in Reinforcement Learning (RL)
- Excellent programming skills in Python
- Knowledge of collaborative coding platforms
- Knowledge of software development platforms
- C++ skills (plus)
- High motivation
- Openness to collaboration
- Teamwork skills
- Excellent communication skills
- On-site presence required
- Fluent in English
Aufgaben
- Review scientific literature on behavior planning in automated driving
- Focus on Reinforcement Learning (RL) approaches
- Explore open-source datasets and training frameworks for autonomous driving
- Design novel training methodologies for AI planners
- Apply training methodologies to develop high-performance AI planners
- Integrate Imitation Learning (IL) and Reinforcement Learning
- Leverage combined IL and RL framework advantages
- Maintain well-structured technical documentation
- Ensure clean code practices
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Über das Unternehmen
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Branche
IT
Beschreibung
Das Unternehmen entwickelt hochwertige Technologien und Dienstleistungen, die das Leben der Menschen verbessern.
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