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Masterand - Semantic 4D Occupancy Forecasting(m/w/x)
Entwurf einer Architektur für visionsbasierte 4D-Belegungsvorhersage mit Transformer-Netzwerken. Masterstudium (Informatik, KI, Robotik) und sehr gute Python-Kenntnisse erforderlich. Unterstützung bei Einreichung bei Fachkonferenzen.
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Anforderungen
- Eingeschrieben in Masterstudium (Informatik, KI, Robotik oder vergleichbar)
- Sehr gute Python-Programmierkenntnisse
- Fundierte Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (PyTorch)
- Fundiertes Hintergrundwissen 3D Computer Vision
- Praktische Erfahrung (semantische Segmentierung, Occupancy Networks, 3D Gaussian Splatting) von Vorteil
- Kenntnisse Vision Transformers (ViT)
- Kenntnisse Foundation Models (DINO, CLIP)
- Kenntnisse Self-/Weakly-Supervised Learning
- Selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Hohe Motivation
- Sehr gute Englischkenntnisse (C1)
- Sehr gute Deutschkenntnisse (C1)
Aufgaben
- Architektur für die visionsbasierte 4D-Belegungsvorhersage entwerfen
- Transformer-basiertes Netzwerk zur Vorhersage der semantischen 4D-Belegung entwickeln
- PyTorch-Pipeline aufbauen und trainieren
- Alignment-Mechanismen entwerfen, um semantische Merkmale zu destillieren
- Benchmarking gegen vollständig überwachte Baselines durchführen
- Einreichung bei Fachkonferenzen unterstützen
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Unterstützung bei Einreichung bei Fachkonferenzen
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens XITASO GmbH 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.
Zur Originalanzeige bei XITASO GmbHÜber das Unternehmen
Das Unternehmen begeistert mit High-End Software Engineering in komplexen Digitalisierungsprojekten.
Nejo bewertet ihn, und bringt ihn danach gemeinsam mit dir in Bestform.
Noch nicht perfekt?
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