Liebherr-Digital Development Center GmbH
Thesis time series databases - Cloud Backend(m/w/x)
VollzeitWerkstudentmit Homeoffice
Ulm
Neuer Job?Nejo!
Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
BMBMW Group
Thesis on AI-Driven Map Matching and Path Prediction on Semantically Enriched Road Networks(m/w/x)
Ulm, München
VollzeitPraktikummit Homeoffice
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
AI-driven map matching and path prediction for autonomous driving using RDF and graph embeddings. Machine learning background with Python and PyTorch/TensorFlow required. Flexible hours, mobile work, student apartments.
Anforderungen
- Studies in computer science, data science, or electrical engineering
- Solid background in machine learning (supervised, basic reinforcement)
- Experience with Python and ML/DL frameworks (PyTorch, TensorFlow)
- Experience with data processing libraries
- Familiarity with graph representations and knowledge graphs (RDF, SPARQL)
- Comfort with graph or knowledge graph embeddings is a plus
- Understanding of graph neural networks or representation learning
- Software engineering skills for reproducible experiments
- Version control, clean code, and benchmarking skills
- Good German language skills
- Good English language skills
Aufgaben
- Support modeling road connectivity and constraints in RDF
- Implement rule sets for computing probable paths
- Build features from observations and road graph data
- Learn graph embeddings and train models for path prediction
- Formulate path prediction as a reinforcement learning problem
- Integrate graph embeddings and train DQN or actor-critic agents
- Develop sequence-to-sequence or transformer models for GPS trajectory alignment
- Compare models to baseline methods
- Experiment with graph-aware attention and constrained decoding
- Design metrics and scenarios for accuracy, robustness, efficiency, and interpretability
- Run ablation studies on embeddings and semantic attributes
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Deutsch – fortgeschritten
- Englisch – fortgeschritten
Tools & Technologien
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- RDF
- SPARQL
Benefits
Mentoring & Coaching
- Comprehensive mentoring and onboarding
Weiterbildungsangebote
- Personal and professional development
Flexibles Arbeiten
- Flexible working hours
- Mobile work
Sonstige Vorteile
- Student apartments
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens BMW 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?
- Airbus Secure Land Communications GmbH
Pflichtpraktikum oder Abschlussarbeit für KI-basierte Dokumentenanalyse(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeUlm - Mercedes-Benz Tech Innovation
Doktorand AI FTE & AI‑gestützte Produktivitätsmessung Software Engineering(m/w/x)
Vollzeitmit HomeofficeBerufserfahrenUlm - Mercedes-Benz Tech Innovation
Praktikant/Werkstudent Vibe Coding for AI Security(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeUlm - Mercedes-Benz Tech Innovation
Software Engineer / Data Scientist AI(m/w/x)
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Anforderungen
- Studies in computer science, data science, or electrical engineering
- Solid background in machine learning (supervised, basic reinforcement)
- Experience with Python and ML/DL frameworks (PyTorch, TensorFlow)
- Experience with data processing libraries
- Familiarity with graph representations and knowledge graphs (RDF, SPARQL)
- Comfort with graph or knowledge graph embeddings is a plus
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- Software engineering skills for reproducible experiments
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Aufgaben
- Support modeling road connectivity and constraints in RDF
- Implement rule sets for computing probable paths
- Build features from observations and road graph data
- Learn graph embeddings and train models for path prediction
- Formulate path prediction as a reinforcement learning problem
- Integrate graph embeddings and train DQN or actor-critic agents
- Develop sequence-to-sequence or transformer models for GPS trajectory alignment
- Compare models to baseline methods
- Experiment with graph-aware attention and constrained decoding
- Design metrics and scenarios for accuracy, robustness, efficiency, and interpretability
- Run ablation studies on embeddings and semantic attributes
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
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Tools & Technologien
- Python
- PyTorch
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Benefits
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Flexibles Arbeiten
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Sonstige Vorteile
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Über das Unternehmen
BMW Group
Branche
Automotive
Beschreibung
Das Unternehmen bietet spannende Praktika im Bereich Markenerlebnis und Eventmanagement und legt großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit.
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Doktorand AI FTE & AI‑gestützte Produktivitätsmessung Software Engineering(m/w/x)
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