Fraunhofer-Gesellschaft
Studentische Hilfskraft im Bereich Sensordatenfusion und Künstliche Intelligenz(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor Ort
Ingolstadt
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CACARIAD SE
Master Thesis - Scenario Generation for Autonomous Driving with Generative Models(m/w/x)
Ingolstadt, München, Berlin
VollzeitBefristeter VertragVor OrtBerufserfahren
Nejo KI-Zusammenfassung
Entwicklung algorithmischer Ansätze für generative Simulation, Evaluierung von AV-Planern und Simulationsframeworks für VW Group Marken. Fundierte Erfahrung mit Advanced Machine Learning und generativen Modellen erforderlich. Masterarbeit in einem Automotive-Software-Unternehmen der VW Group.
Anforderungen
- Laufendes Studium (Informatik, Fahrzeugtechnik, Robotik, Elektrotechnik oder vergleichbar)
- Fundierte Erfahrung Advanced Machine Learning, generative Modelle (Diffusionsmodelle, Flow Matching)
- Erfahrung Reinforcement Learning oder Forschungsprojekte (Plus)
- Vorerfahrung Simulationsframeworks und offene Datensätze (von Vorteil)
- Sichere Kenntnisse Python, Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, scikit-learn, PyTorch-Geometric)
- Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise, Engagement, Flexibilität
- Fließende Englischkenntnisse (Wort und Schrift)
- Laufendes Studium (Informatik, Fahrzeugtechnik, Robotik, Elektrotechnik oder vergleichbar)
- Fundierte Erfahrung Advanced Machine Learning, generative Modelle (Diffusionsmodelle, Flow Matching)
- Erfahrung Reinforcement Learning oder Forschungsprojekte (Plus)
- Vorerfahrung Simulationsframeworks und offene Datensätze (von Vorteil)
- Sichere Kenntnisse Python, Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, scikit-learn, PyTorch-Geometric)
- Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise, Engagement, Flexibilität
- Fließende Englischkenntnisse (Wort und Schrift)
Aufgaben
- PhD-Student:innen bei der Erstellung herausfordernder Szenarien unterstützen
- Relevante Forschungsliteratur zusammenfassen
- Forschungsarbeiten zur Szenariengenerierung durchführen
- AV-Planer und Simulationsframeworks anhand von Fahrdatensätzen evaluieren
- Algorithmische Ansätze für generative Simulation entwickeln
- Ansätze für Closed-Loop-Simulationsrichtlinien entwickeln
- Ansätze für innovative Szenariengenerierung entwickeln
- Experimente auf internen und öffentlichen Datensätzen durchführen
Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Diffusionsmodelle
- Flow Matching
- Python
- PyTorch
- scikit-learn
- PyTorch-Geometric
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens CARIAD SE 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.
Noch nicht perfekt?
- Fraunhofer-Gesellschaft
Abschlussarbeit »Einfluss von Wetterbedingungen auf die kamerabasierte Objekterkennung«(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtIngolstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Student assistant in the field of "Sensor Data Fusion and Artificial Intelligence"(m/w/x)
Vollzeit/TeilzeitPraktikumnur vor OrtIngolstadt - CARIAD SE
Internship - User Experience / User Interaction - Pre-Development AI-enabled Experiences(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtIngolstadt, Wolfsburg, München - Airbus Defence and Space GmbH
Intern in Federated Learning for collaborative Air Combat(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtManching
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Master Thesis - Scenario Generation for Autonomous Driving with Generative Models(m/w/x)
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Nejo KI-Zusammenfassung
Entwicklung algorithmischer Ansätze für generative Simulation, Evaluierung von AV-Planern und Simulationsframeworks für VW Group Marken. Fundierte Erfahrung mit Advanced Machine Learning und generativen Modellen erforderlich. Masterarbeit in einem Automotive-Software-Unternehmen der VW Group.
Anforderungen
- Laufendes Studium (Informatik, Fahrzeugtechnik, Robotik, Elektrotechnik oder vergleichbar)
- Fundierte Erfahrung Advanced Machine Learning, generative Modelle (Diffusionsmodelle, Flow Matching)
- Erfahrung Reinforcement Learning oder Forschungsprojekte (Plus)
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- Sichere Kenntnisse Python, Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, scikit-learn, PyTorch-Geometric)
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Aufgaben
- PhD-Student:innen bei der Erstellung herausfordernder Szenarien unterstützen
- Relevante Forschungsliteratur zusammenfassen
- Forschungsarbeiten zur Szenariengenerierung durchführen
- AV-Planer und Simulationsframeworks anhand von Fahrdatensätzen evaluieren
- Algorithmische Ansätze für generative Simulation entwickeln
- Ansätze für Closed-Loop-Simulationsrichtlinien entwickeln
- Ansätze für innovative Szenariengenerierung entwickeln
- Experimente auf internen und öffentlichen Datensätzen durchführen
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- ca. 1 - 4 Jahre
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Über das Unternehmen
CARIAD SE
Branche
Automotive
Beschreibung
The company builds automotive software platforms and digital customer functions for brands like Audi, Volkswagen, and Porsche.
Noch nicht perfekt?
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