Internship / Masters Thesis - Inverse Reinforcement Learning for Vehicle Functions (m/w/d)
Internship / Masters Thesis - Inverse Reinforcement Learning for Vehicle Functions (m/w/d)
Mönsheim, DE, 71297 München, DE, 80807 Berlin, DE, 10587
Internship / Masters Thesis - Inverse Reinforcement Learning for Vehicle Functions (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
Für den Bereich Vehicle, Energy, Motion & Body (VEMB) suchen wir eine:n Student:in (Praktikum oder Masterarbeit) für das Projekt „Learning Intelligent Onboard Functions“.
Unser Bereich entwickelt fortschrittliche Software für Fahrzeug-Energie-, Bewegungs- und Karosseriesysteme. Unser VEMB-Vorentwicklungsteam arbeitet an Methoden für End-to-End-Learning von VEMB-Funktionen, um eine schnellere, skalierbare und kosteneffizientere Produktentwicklung zu ermöglichen. Dabei decken wir die gesamte Entwicklungsspanne ab – von ersten Konzepten bis hin zu Proof-of-Concepts in Testfahrzeugen. Zudem arbeiten wir in enger Zusammenarbeit mit den Serienentwicklungsabteilungen.
DEINE AUFGABEN
- Enge Zusammenarbeit mit den Doktorand:innen zur Bearbeitung der zentralen Herausforderungen im Reinforcement Learning, mit Fokus auf VEMB-Funktionen
- Analyse des Stands der Technik im Bereich Inverse Reinforcement Learning
- Auswahl, Implementierung und Anpassung einer geeigneten IRL-Methode zur Ableitung von Belohnungsfunktionen aus Expertendemonstrationen
- Konzeption und Durchführung von Experimenten (z. B. Baselines, Ablationsstudien, Robustheitsanalysen) zur Bewertung von Güte und Übertragbarkeit
- Anwendung der erlernten Belohnungsmodelle auf nachgelagerte Reinforcement-Learning Trainingsprozesse
- Dokumentation und Kommunikation der Ergebnisse; eine Veröffentlichung der Forschungsergebnisse ist erwünscht
- Zusammenarbeit mit Teams aus der Vorentwicklung und der Serienentwicklung
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Studium in einem relevanten Fachgebiet, z.B. Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau o.Ä.
- Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik, Reinforcement Learning oder Imitation Learning
- Interesse an oder erste Erfahrungen mit Inverse Reinforcement Learning, Learning from Demonstrations oder Reward Learning
- Erfahrung in Python sowie mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, JAX o. Ä.
- Praktische Erfahrung durch reale Projekte, z. B. Studien-/Projektarbeiten, Praktika oder frühere Berufserfahrung
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
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
Für den Bereich Vehicle, Energy, Motion & Body (VEMB) suchen wir eine:n Student:in (Praktikum oder Masterarbeit) für das Projekt „Learning Intelligent Onboard Functions“.
Unser Bereich entwickelt fortschrittliche Software für Fahrzeug-Energie-, Bewegungs- und Karosseriesysteme. Unser VEMB-Vorentwicklungsteam arbeitet an Methoden für End-to-End-Learning von VEMB-Funktionen, um eine schnellere, skalierbare und kosteneffizientere Produktentwicklung zu ermöglichen. Dabei decken wir die gesamte Entwicklungsspanne ab – von ersten Konzepten bis hin zu Proof-of-Concepts in Testfahrzeugen. Zudem arbeiten wir in enger Zusammenarbeit mit den Serienentwicklungsabteilungen.
DEINE AUFGABEN
- Enge Zusammenarbeit mit den Doktorand:innen zur Bearbeitung der zentralen Herausforderungen im Reinforcement Learning, mit Fokus auf VEMB-Funktionen
- Analyse des Stands der Technik im Bereich Inverse Reinforcement Learning
- Auswahl, Implementierung und Anpassung einer geeigneten IRL-Methode zur Ableitung von Belohnungsfunktionen aus Expertendemonstrationen
- Konzeption und Durchführung von Experimenten (z. B. Baselines, Ablationsstudien, Robustheitsanalysen) zur Bewertung von Güte und Übertragbarkeit
- Anwendung der erlernten Belohnungsmodelle auf nachgelagerte Reinforcement-Learning Trainingsprozesse
- Dokumentation und Kommunikation der Ergebnisse; eine Veröffentlichung der Forschungsergebnisse ist erwünscht
- Zusammenarbeit mit Teams aus der Vorentwicklung und der Serienentwicklung
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Studium in einem relevanten Fachgebiet, z.B. Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau o.Ä.
- Fundierte Kenntnisse in Regelungstechnik, Reinforcement Learning oder Imitation Learning
- Interesse an oder erste Erfahrungen mit Inverse Reinforcement Learning, Learning from Demonstrations oder Reward Learning
- Erfahrung in Python sowie mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, JAX o. Ä.
- Praktische Erfahrung durch reale Projekte, z. B. Studien-/Projektarbeiten, Praktika oder frühere Berufserfahrung
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- Sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
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.
Mönsheim, DE, 71297 München, DE, 80807 Berlin, DE, 10587