Internship / Thesis - AI-Based Semantic Mapping for Autonomous Driving (w/m/d)
Internship / Thesis - AI-Based Semantic Mapping for Autonomous Driving (w/m/d)
Mönsheim, DE, 71297
Internship / Thesis - AI-Based Semantic Mapping for Autonomous Driving (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
Du wirst Teil unseres Teams für Ground-Truth-Generierung und arbeitest an der Schnittstelle zwischen Forschung und Industrie. In enger Zusammenarbeit mit unseren promovierten Forschenden (PhD) trägst du zu laufenden Forschungsprojekten in den Bereichen Radar-Kamera-Fusion und semantisches Mapping für autonome Fahrzeuge bei.
Gemeinsam bearbeiten wir anspruchsvolle Fragestellungen der Multisensor-Szenenwahrnehmung, der Erstellung semantischer 3D-Karten sowie der modalitätsübergreifenden Ausrichtung (Cross-Modal Alignment) von Kamera- und Radardaten. Unser Ziel ist es, multimodale Wahrnehmungssysteme weiterzuentwickeln, damit autonome Fahrzeuge ihre Umgebung auch bei schwierigen Wetter- und Lichtverhältnissen zuverlässig erfassen und interpretieren können.
DEINE AUFGABEN
- Eigenständige Erforschung neuer Ansätze zur Fusion von Radar- und Kameradaten
- Entwicklung und Bewertung von Methoden zur semantischen Szenenanalyse und/oder 3D-Szenenrepräsentation
- Planung und Durchführung von Experimenten sowie Vergleich deiner Ansätze mit dem aktuellen Stand der Forschung (State of the Art)
- Analyse der Ergebnisse und Ableitung von Erkenntnissen zur Verbesserung multimodaler Wahrnehmungssysteme
DAS BRINGST DU MIT
- Sehr gute akademische Leistungen
- Laufendes Studium im Bereich Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Kenntnisse über Sensoren für autonomes Fahren sowie Messtechnik
- Programmierkenntnisse und praktische Erfahrung in Python und/oder C++
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Offen, teamorientiert und begeistert von autonomen Fahrsystemen sowie der Lösung anspruchsvoller technischer Herausforderungen
- Erste Forschungserfahrung (z. B. durch Praktika, Projekte, wissenschaftliche Veröffentlichungen oder Programmierwettbewerbe) ist von Vorteil
NICE TO KNOW
- Möglichkeit für Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
- 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
Du wirst Teil unseres Teams für Ground-Truth-Generierung und arbeitest an der Schnittstelle zwischen Forschung und Industrie. In enger Zusammenarbeit mit unseren promovierten Forschenden (PhD) trägst du zu laufenden Forschungsprojekten in den Bereichen Radar-Kamera-Fusion und semantisches Mapping für autonome Fahrzeuge bei.
Gemeinsam bearbeiten wir anspruchsvolle Fragestellungen der Multisensor-Szenenwahrnehmung, der Erstellung semantischer 3D-Karten sowie der modalitätsübergreifenden Ausrichtung (Cross-Modal Alignment) von Kamera- und Radardaten. Unser Ziel ist es, multimodale Wahrnehmungssysteme weiterzuentwickeln, damit autonome Fahrzeuge ihre Umgebung auch bei schwierigen Wetter- und Lichtverhältnissen zuverlässig erfassen und interpretieren können.
DEINE AUFGABEN
- Eigenständige Erforschung neuer Ansätze zur Fusion von Radar- und Kameradaten
- Entwicklung und Bewertung von Methoden zur semantischen Szenenanalyse und/oder 3D-Szenenrepräsentation
- Planung und Durchführung von Experimenten sowie Vergleich deiner Ansätze mit dem aktuellen Stand der Forschung (State of the Art)
- Analyse der Ergebnisse und Ableitung von Erkenntnissen zur Verbesserung multimodaler Wahrnehmungssysteme
DAS BRINGST DU MIT
- Sehr gute akademische Leistungen
- Laufendes Studium im Bereich Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Kenntnisse über Sensoren für autonomes Fahren sowie Messtechnik
- Programmierkenntnisse und praktische Erfahrung in Python und/oder C++
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Offen, teamorientiert und begeistert von autonomen Fahrsystemen sowie der Lösung anspruchsvoller technischer Herausforderungen
- Erste Forschungserfahrung (z. B. durch Praktika, Projekte, wissenschaftliche Veröffentlichungen oder Programmierwettbewerbe) ist von Vorteil
NICE TO KNOW
- Möglichkeit für Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
- 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.
Mönsheim, DE, 71297