Bosch Group
PhD - Predictive Occupancy World Models for End-to-End Autonomous Driving(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine Angabe
Hildesheim
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RORobert Bosch Stiftung GmbH
PhD – Prädiktive Belegungsweltmodelle für durchgängiges autonomes Fahren(m/w/x)
VollzeitVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Entwicklung generischer prädiktiver Occupancy-Modelle für die 4D-Fahrszene. Masterabschluss in Informatik, Robotik, KI oder Data Science erforderlich. Forschung an End-to-End-Fahrarchitekturen mit PyTorch und CARLA.
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Anforderungen
- Masterabschluss in Informatik, Robotik, KI, Data Science oder verwandtem Fachgebiet zur Promotion qualifizierend
- Expertise in Deep Learning und Computer Vision, Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch), sehr gute Python-Kenntnisse; Erfahrung in 3D-CV, Occupancy Networks, E2E-Fahren, World Models oder Sensorfusion (wünschenswert); Vertrautheit mit Datensätzen für autonomes Fahren und Simulationsumgebungen (z.B. CARLA) (von Vorteil)
- Kreativität, Eigenmotivation, Forschungsorientierung, Verantwortungsbereitschaft; Ideenentwicklung; selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise
- Leidenschaft für KI-Herausforderungen; Motivation zur Entwicklung intelligenter, vertrauenswürdiger und sicherer Systeme
- Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse (von Vorteil)
Aufgaben
- Ein generisches prädiktives Occupancy-Modell als zentrale Repräsentation der Fahrszene entwickeln.
- Architekturen entwerfen, die Geometrie und Semantik aller Objekte erfassen, um ein explizites Verständnis der 4D-Dynamik der Welt zu ermöglichen.
- Neuartige End-to-End-(E2E)-Fahrarchitekturen auf Basis prädiktiver Occupancy-Weltmodelle erforschen, implementieren und evaluieren.
- Modernste Wahrnehmungssysteme entwickeln, die Rohsensordaten nahtlos in aussagekräftige räumliche Repräsentationen und Fahraktionen überführen und so die Lücke zwischen Wahrnehmung und automatisiertem Fahren schließen.
- Architekturen erstellen, bei denen Fahrentscheidungen direkt auf prädiktiven Occupancy-Weltmodellen basieren, um räumlich fundierte und verlässliche Aktionen sicherzustellen.
- Modelle rigoros in Simulationen und mit Realweltdaten testen.
- Verbesserungen in Sicherheit, Transparenz und Performance nachweisen.
- Ergebnisse auf führenden KI- und Robotik-Konferenzen veröffentlichen.
Ausbildung
Master-Abschluss
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Deutsch – Grundkenntnisse
Tools & Technologien
PyTorchPythonCARLA
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Robert Bosch Stiftung 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.
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AutomotiveHildesheim
Das Unternehmen gestaltet Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die das Leben der Menschen verbessern.
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