Internship / Thesis- Safety-Critical KPIs for Perception, Tracking & Planning (w/m/d)
Internship / Thesis- Safety-Critical KPIs for Perception, Tracking & Planning (w/m/d)
Ingolstadt, DE, 85053 München, DE, 80807 Berlin, DE, 10587
Internship / Thesis- Safety-Critical KPIs for Perception, Tracking & Planning (w/m/d)
Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten.
DEIN TEAM
Zur Unterstützung unseres Teams „ADAS/AD Predevelopment“ suchen wir derzeit eine:n Praktikant:in oder eine:n Studierenden für eine Abschlussarbeit. Unsere Abteilung entwickelt Software für autonomes Fahren in urbanen Umgebungen. Innerhalb dieser Abteilung sind wir ein Team aus ambitionierten, hochmotivierten Expert:innen im Bereich Umweltwahrnehmung für selbstfahrende Fahrzeuge.
DEINE AUFGABEN
- Unterstützung eines Doktoranden bei der Weiterentwicklung sicherheitskritischer 3D-Objekterkennung, -verfolgung und Situationswahrnehmung für das autonome Fahren.
- Zusammenfassung wissenschaftlicher Literatur im Zusammenhang mit deinem Forschungsprojekt
- Entwicklung und prototypische Umsetzung algorithmischer Ansätze zur Verbesserung sicherheitskritischer Wahrnehmung durch Einbindung von Feedback aus nachgelagerten Modulen wie Bewegungsprognose und Planung
- Konzeption und Implementierung von Bewertungsmetriken, die Wahrnehmungsfehler in physikalisch aussagekräftige Sicherheitskosten übersetzen – über Standardmetriken wie mAP/Recall hinaus
- Durchführung umfassender Experimente auf internen sowie öffentlichen Datensätzen
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Studium im Bereich Informatik, Machine Learning, Fahrzeugtechnik, Robotik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse in Computer Vision, Machine Learning und Deep Neural Networks
- Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche ist von Vorteil: 3D-Objekterkennung, Multi-Object-Tracking, Bewegungsprognose, probabilistische Modellierung oder Fahrzeugdynamik
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie in Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, scikit-learn, PyTorch Geometric)
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, überdurchschnittliches Engagement und hohe Flexibilität werden erwartet
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und analytisches Denkvermögen
NICE TO KNOW
- Möglichkeit für Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
- Dauer: 6 Monate
- 35 Stunden/Woche
- Vergütung: 13,90 €/Stunde
Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter careers@cariad.technology – wir helfen dir gerne weiter.
Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten.
DEIN TEAM
Zur Unterstützung unseres Teams „ADAS/AD Predevelopment“ suchen wir derzeit eine:n Praktikant:in oder eine:n Studierenden für eine Abschlussarbeit. Unsere Abteilung entwickelt Software für autonomes Fahren in urbanen Umgebungen. Innerhalb dieser Abteilung sind wir ein Team aus ambitionierten, hochmotivierten Expert:innen im Bereich Umweltwahrnehmung für selbstfahrende Fahrzeuge.
DEINE AUFGABEN
- Unterstützung eines Doktoranden bei der Weiterentwicklung sicherheitskritischer 3D-Objekterkennung, -verfolgung und Situationswahrnehmung für das autonome Fahren.
- Zusammenfassung wissenschaftlicher Literatur im Zusammenhang mit deinem Forschungsprojekt
- Entwicklung und prototypische Umsetzung algorithmischer Ansätze zur Verbesserung sicherheitskritischer Wahrnehmung durch Einbindung von Feedback aus nachgelagerten Modulen wie Bewegungsprognose und Planung
- Konzeption und Implementierung von Bewertungsmetriken, die Wahrnehmungsfehler in physikalisch aussagekräftige Sicherheitskosten übersetzen – über Standardmetriken wie mAP/Recall hinaus
- Durchführung umfassender Experimente auf internen sowie öffentlichen Datensätzen
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Studium im Bereich Informatik, Machine Learning, Fahrzeugtechnik, Robotik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Fundierte theoretische und praktische Kenntnisse in Computer Vision, Machine Learning und Deep Neural Networks
- Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche ist von Vorteil: 3D-Objekterkennung, Multi-Object-Tracking, Bewegungsprognose, probabilistische Modellierung oder Fahrzeugdynamik
- Sehr gute Kenntnisse in Python sowie in Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, scikit-learn, PyTorch Geometric)
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, überdurchschnittliches Engagement und hohe Flexibilität werden erwartet
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und analytisches Denkvermögen
NICE TO KNOW
- Möglichkeit für Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
- Dauer: 6 Monate
- 35 Stunden/Woche
- Vergütung: 13,90 €/Stunde
Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter careers@cariad.technology – wir helfen dir gerne weiter.
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