Internship / Master Thesis - VLAMs for Trajectory Prediction (m/w/d)
Internship / Master Thesis - VLAMs for Trajectory Prediction (m/w/d)
München, DE, 80807
Internship / Master Thesis - VLAMs for Trajectory Prediction (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 eine spannende Möglichkeit für eine Masterarbeit oder ein Praktikum in unserem ADAS/AD – VLAM Team im Bereich Model Engineering für autonomes Fahren. Im Rahmen des folgenden Themas übernimmst du Verantwortung: multimodale Trajektorienvorhersage mit Visual-Language-Action-Modellen (VLAMs).
Ziel dieser Masterarbeit / dieses Praktikums ist es zu untersuchen, wie große, vortrainierte multimodale Foundation-Modelle:
-
umfangreiche Szenen- und Intentionsrepräsentationen bereitstellen können,
-
latente und unsichere Dynamiken modellieren können und
-
präzise, vielfältige und unsicherheitsbewusste Vorhersagen von Agententrajektorien generieren können, die für die nachgelagerte Fahrzeugsteuerung genutzt werden können.
Die Abteilung arbeitet an Software- und Machine-Learning-Modellen für automatisiertes Fahren (AD) in urbanen Umgebungen, mit einem Schwerpunkt auf dem Einsatz von Foundation-Modellen für End-to-End-Training.
Innerhalb dieser Abteilung sind wir ein Team aus ambitionierten und hochmotivierten Expert:innen im Bereich autonomer Fahrzeuge, das in einem agilen Arbeitsumfeld daran arbeitet, den Autonomous-Driving-Stack weiterzuentwickeln.
DEINE AUFGABEN
- Recherche und Bewertung des Stands der Technik von Visual-Language-Action-Modellen für autonomes Fahren
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Modellarchitekturen mit Fokus auf der Generierung vielfältiger, probabilistischer und plausibler zukünftiger Trajektorien anstelle eines einzelnen deterministischen Pfades
- Durchführung umfangreicher Experimente auf öffentlichen und internen Datensätzen
- Untersuchung der Grenzen von Open-Loop-Evaluierungen auf Standarddatensätzen, die naturgemäß nur eine realisierte Zukunft (eine Ground Truth) enthalten
- Enge Zusammenarbeit mit den Promovierenden sowie dem Model-Engineering-Team
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Masterstudium im Bereich Informatik, Robotik, Mechatronik, Elektrotechnik oder in einem vergleichbaren Studiengang
- Fundierte Kenntnisse im Bereich (selbst-)überwachtes Lernen, transformerbasierte Architekturen sowie (Vision-)Foundation-Modelle
- Sehr gute Kenntnisse in Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch sowie praktische Erfahrung in Softwareentwicklung und Programmierung mit Python oder C++
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, überdurchschnittliches Engagement sowie Flexibilität
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und analytisches Denkvermögen
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
Wir bieten eine spannende Möglichkeit für eine Masterarbeit oder ein Praktikum in unserem ADAS/AD – VLAM Team im Bereich Model Engineering für autonomes Fahren. Im Rahmen des folgenden Themas übernimmst du Verantwortung: multimodale Trajektorienvorhersage mit Visual-Language-Action-Modellen (VLAMs).
Ziel dieser Masterarbeit / dieses Praktikums ist es zu untersuchen, wie große, vortrainierte multimodale Foundation-Modelle:
-
umfangreiche Szenen- und Intentionsrepräsentationen bereitstellen können,
-
latente und unsichere Dynamiken modellieren können und
-
präzise, vielfältige und unsicherheitsbewusste Vorhersagen von Agententrajektorien generieren können, die für die nachgelagerte Fahrzeugsteuerung genutzt werden können.
Die Abteilung arbeitet an Software- und Machine-Learning-Modellen für automatisiertes Fahren (AD) in urbanen Umgebungen, mit einem Schwerpunkt auf dem Einsatz von Foundation-Modellen für End-to-End-Training.
Innerhalb dieser Abteilung sind wir ein Team aus ambitionierten und hochmotivierten Expert:innen im Bereich autonomer Fahrzeuge, das in einem agilen Arbeitsumfeld daran arbeitet, den Autonomous-Driving-Stack weiterzuentwickeln.
DEINE AUFGABEN
- Recherche und Bewertung des Stands der Technik von Visual-Language-Action-Modellen für autonomes Fahren
- Entwicklung und Weiterentwicklung von Modellarchitekturen mit Fokus auf der Generierung vielfältiger, probabilistischer und plausibler zukünftiger Trajektorien anstelle eines einzelnen deterministischen Pfades
- Durchführung umfangreicher Experimente auf öffentlichen und internen Datensätzen
- Untersuchung der Grenzen von Open-Loop-Evaluierungen auf Standarddatensätzen, die naturgemäß nur eine realisierte Zukunft (eine Ground Truth) enthalten
- Enge Zusammenarbeit mit den Promovierenden sowie dem Model-Engineering-Team
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Masterstudium im Bereich Informatik, Robotik, Mechatronik, Elektrotechnik oder in einem vergleichbaren Studiengang
- Fundierte Kenntnisse im Bereich (selbst-)überwachtes Lernen, transformerbasierte Architekturen sowie (Vision-)Foundation-Modelle
- Sehr gute Kenntnisse in Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch sowie praktische Erfahrung in Softwareentwicklung und Programmierung mit Python oder C++
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, überdurchschnittliches Engagement sowie Flexibilität
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und analytisches Denkvermögen
NICE TO KNOW
- Möglichkeit für Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
- Dauer: 3 - 6 Monate
- 35 Stunden/Woche
- Vergütung: 13,90 €/Stunde
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München, DE, 80807