Internship / Master Thesis - End-to-end Automated Driving with World Models (m/w/d)

Internship / Master Thesis - End-to-end Automated Driving with World Models (m/w/d)

Job ID:  20968
Unternehmen:  CARIAD SE
Standort: 

München, DE, 80807

Tätigkeitsfeld:  Ausbildung & Studium
Karrierelevel:  Studierende
Arbeitsmodell:  Vollzeit
Vertragsart:  Befristet
Mobiles Arbeiten:  Nach Vereinbarung
Veröffentlichungsdatum:  28.01.2026

Internship / Master Thesis - End-to-end Automated Driving with World Models (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

Wir bieten dir eine spannende Möglichkeit für deine Masterarbeit oder ein Praktikum in unserem AI-Core-Team im Bereich End-to-End-KI für automatisiertes Fahren. End-to-End-Netzwerke ermöglichen die gemeinsame Optimierung des Fahrstapels, indem verschiedene Aufgaben (z. B. Wahrnehmung und Planung) in einem einzigen Modell trainiert werden. Ziel dieser Masterarbeit bzw. dieses Praktikums ist es, End-to-End-Machine-Learning-Modelle für automatisiertes Fahren zu bewerten und weiterzuentwickeln. Dein Fokus liegt auf der Optimierung von Netzwerkarchitekturen für effizientes einstufiges Training und Closed-Loop-Evaluation bei gleichzeitiger Kompatibilität mit prädiktiven Weltmodellen.

Die Abteilung entwickelt Software- und Machine-Learning-Modelle für automatisiertes Fahren in urbanen Umgebungen. Innerhalb dieser Abteilung sind wir ein Team aus ambitionierten und hochmotivierten Expertinnen und Experten im Bereich autonomes Fahren, die in einem agilen Umfeld daran arbeiten, den Autonomiefahr-Stack kontinuierlich weiterzuentwickeln.

DEINE AUFGABEN

  • Recherche und Bewertung von Open-Source-End-to-End-Neuronalen Netzen für automatisiertes Fahren
  • Einsatz vortrainierter Foundation-Modelle, um deren Repräsentationsstärke im End-to-End-Netzwerk zu nutzen
  • Weiterentwicklung der Netzwerke für einstufiges Training und Optimierung der Closed-Loop-Performance
  • Anpassung des End-to-End-Modells zur Kompatibilität mit einem prädiktiven Weltmodell
  • Durchführung umfangreicher Experimente auf öffentlichen und internen Datensätzen
  • Enge Zusammenarbeit mit unseren Machine-Learning-Expert:innen und Doktorand:innen mit dem Ziel eines wissenschaftlichen Beitrags

DAS BRINGST DU MIT

  • Sehr gute akademische Leistungen
  • Masterstudium der Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Gute allgemeine Kenntnisse im Bereich (selbst-)überwachtes Lernen, transformerbasierte Architekturen und (Vision-)Foundation-Modelle
  • Sehr gute Kenntnisse in Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch sowie praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung und Programmierung in Python und C++
  • Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, überdurchschnittliches Engagement und Flexibilität
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und analytisches Denkvermögen

NICE TO KNOW

  • Remote-Arbeitsmöglichkeiten 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

Wir bieten dir eine spannende Möglichkeit für deine Masterarbeit oder ein Praktikum in unserem AI-Core-Team im Bereich End-to-End-KI für automatisiertes Fahren. End-to-End-Netzwerke ermöglichen die gemeinsame Optimierung des Fahrstapels, indem verschiedene Aufgaben (z. B. Wahrnehmung und Planung) in einem einzigen Modell trainiert werden. Ziel dieser Masterarbeit bzw. dieses Praktikums ist es, End-to-End-Machine-Learning-Modelle für automatisiertes Fahren zu bewerten und weiterzuentwickeln. Dein Fokus liegt auf der Optimierung von Netzwerkarchitekturen für effizientes einstufiges Training und Closed-Loop-Evaluation bei gleichzeitiger Kompatibilität mit prädiktiven Weltmodellen.

Die Abteilung entwickelt Software- und Machine-Learning-Modelle für automatisiertes Fahren in urbanen Umgebungen. Innerhalb dieser Abteilung sind wir ein Team aus ambitionierten und hochmotivierten Expertinnen und Experten im Bereich autonomes Fahren, die in einem agilen Umfeld daran arbeiten, den Autonomiefahr-Stack kontinuierlich weiterzuentwickeln.

DEINE AUFGABEN

  • Recherche und Bewertung von Open-Source-End-to-End-Neuronalen Netzen für automatisiertes Fahren
  • Einsatz vortrainierter Foundation-Modelle, um deren Repräsentationsstärke im End-to-End-Netzwerk zu nutzen
  • Weiterentwicklung der Netzwerke für einstufiges Training und Optimierung der Closed-Loop-Performance
  • Anpassung des End-to-End-Modells zur Kompatibilität mit einem prädiktiven Weltmodell
  • Durchführung umfangreicher Experimente auf öffentlichen und internen Datensätzen
  • Enge Zusammenarbeit mit unseren Machine-Learning-Expert:innen und Doktorand:innen mit dem Ziel eines wissenschaftlichen Beitrags

DAS BRINGST DU MIT

  • Sehr gute akademische Leistungen
  • Masterstudium der Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Gute allgemeine Kenntnisse im Bereich (selbst-)überwachtes Lernen, transformerbasierte Architekturen und (Vision-)Foundation-Modelle
  • Sehr gute Kenntnisse in Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch sowie praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung und Programmierung in Python und C++
  • Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, überdurchschnittliches Engagement und Flexibilität
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und analytisches Denkvermögen

NICE TO KNOW

  • Remote-Arbeitsmöglichkeiten 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.

Job ID:  20968
Unternehmen:  CARIAD SE
Standort: 

München, DE, 80807

Tätigkeitsfeld:  Ausbildung & Studium
Karrierelevel:  Studierende
Arbeitsmodell:  Vollzeit
Vertragsart:  Befristet
Mobiles Arbeiten:  Nach Vereinbarung
Veröffentlichungsdatum:  28.01.2026

Was CARIAD ausmacht

Wir sind überzeugt: Wie wir zusammenarbeiten, ist genauso wichtig wie die Technologien, die wir entwickeln. Wir handeln mit einer Can-Do-Mentalität und setzen auf Tempo statt Perfektion. Gegenseitiges Vertrauen und Eigenverantwortung prägen unsere Zusammenarbeit. Dabei legen wir Wert auf Transparenz und schätzen vielfältige Perspektiven – denn nur so können wir gemeinsam lernen, wachsen und uns weiterentwickeln.

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