Master Thesis - Edge AI for Real-Time Scenario Detection in Autonomous Driving (m/w/d)
Master Thesis - Edge AI for Real-Time Scenario Detection in Autonomous Driving (m/w/d)
Ingolstadt, DE, 85053
Master Thesis - Edge AI for Real-Time Scenario Detection in Autonomous Driving (m/w/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
Die Abteilung Data Selection and Scenario Mining entwickelt hochmoderne Methoden, um das Training erstklassiger Systeme für automatisiertes Fahren und Fahrerassistenzsysteme (ADAS) zu beschleunigen. Unser Fokus liegt darauf, aus Millionen von Fahrstunden die wertvollsten Daten zu identifizieren, um unsere neuronalen Netze effizient zu trainieren. Du wirst Teil eines agilen Teams aus Computer-Vision-Experten, ML-Ingenieuren und Backend-Entwicklern sein und eng mit unseren Active-Learning-Spezialisten zusammenarbeiten, um reale Wahrnehmungsprobleme zu lösen.
DEINE AUFGABEN
- Real-Time Enabler:
Du ermöglichst es dem Fahrzeug, seltene Fahrszenarien autonom zu erkennen, indem du „online“ unüberwachte Lernmodelle (z. B. Deep Isolation Forests) prototypisch entwickelst, die in Echtzeit lauffähig sind. - Offline-zu-Online-Migration:
Du portierst und passt bestehende Offline-Methoden aus Python in effiziente, moderne C++-Implementierungen an, die für den Einsatz in eingebetteten Fahrzeugsystemen geeignet sind. - Legacy-Anpassung:
Du modernisierst Algorithmen aus früheren Projektgenerationen, indem du sie an aktuelle Sensor-Setups und moderne Wahrnehmungsausgaben anpasst. - Benchmarking:
Du führst Vergleichsstudien zwischen „schweren“ Offline-Modellen und deinen „leichtgewichtigen“ Online-Implementierungen durch, um die Trade-offs zwischen Genauigkeit und Rechenaufwand zu quantifizieren.
DAS BRINGST DU MIT
- Laufeneds Studium im Bereich Informatik, Robotik, Software Engineering, Physik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Programmierung: Sehr gute C++-Kenntnisse sind erforderlich. Gute Python-Kenntnisse sind notwendig, um bestehende Forschungsprototypen zu verstehen und zu migrieren
- Machine Learning: Grundlegendes Verständnis von ML-Konzepten (unüberwachtes Lernen, Anomalieerkennung)
- „Engineer at heart“ – du schaust gern unter die Haube und löst Low-Level-Integrationsprobleme, statt nur Modelle im Notebook zu trainieren
- Sehr gute Englischkenntnisse; gute Deutschkenntnisse sind von Vorteil
- Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und Teamfähigkeit in einem agilen Umfeld
NICE TO KNOW
- Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands möglich
- Dauer: 3–6 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
Die Abteilung Data Selection and Scenario Mining entwickelt hochmoderne Methoden, um das Training erstklassiger Systeme für automatisiertes Fahren und Fahrerassistenzsysteme (ADAS) zu beschleunigen. Unser Fokus liegt darauf, aus Millionen von Fahrstunden die wertvollsten Daten zu identifizieren, um unsere neuronalen Netze effizient zu trainieren. Du wirst Teil eines agilen Teams aus Computer-Vision-Experten, ML-Ingenieuren und Backend-Entwicklern sein und eng mit unseren Active-Learning-Spezialisten zusammenarbeiten, um reale Wahrnehmungsprobleme zu lösen.
DEINE AUFGABEN
- Real-Time Enabler:
Du ermöglichst es dem Fahrzeug, seltene Fahrszenarien autonom zu erkennen, indem du „online“ unüberwachte Lernmodelle (z. B. Deep Isolation Forests) prototypisch entwickelst, die in Echtzeit lauffähig sind. - Offline-zu-Online-Migration:
Du portierst und passt bestehende Offline-Methoden aus Python in effiziente, moderne C++-Implementierungen an, die für den Einsatz in eingebetteten Fahrzeugsystemen geeignet sind. - Legacy-Anpassung:
Du modernisierst Algorithmen aus früheren Projektgenerationen, indem du sie an aktuelle Sensor-Setups und moderne Wahrnehmungsausgaben anpasst. - Benchmarking:
Du führst Vergleichsstudien zwischen „schweren“ Offline-Modellen und deinen „leichtgewichtigen“ Online-Implementierungen durch, um die Trade-offs zwischen Genauigkeit und Rechenaufwand zu quantifizieren.
DAS BRINGST DU MIT
- Laufeneds Studium im Bereich Informatik, Robotik, Software Engineering, Physik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Programmierung: Sehr gute C++-Kenntnisse sind erforderlich. Gute Python-Kenntnisse sind notwendig, um bestehende Forschungsprototypen zu verstehen und zu migrieren
- Machine Learning: Grundlegendes Verständnis von ML-Konzepten (unüberwachtes Lernen, Anomalieerkennung)
- „Engineer at heart“ – du schaust gern unter die Haube und löst Low-Level-Integrationsprobleme, statt nur Modelle im Notebook zu trainieren
- Sehr gute Englischkenntnisse; gute Deutschkenntnisse sind von Vorteil
- Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und Teamfähigkeit in einem agilen Umfeld
NICE TO KNOW
- Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands möglich
- Dauer: 3–6 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.
Ingolstadt, DE, 85053