Abschlussarbeit Effiziente tiefe neuronale Netze für BEV Wahrnehmung (w/m/d)

Arbeitsumfeld

Im Rahmen der Volkswagen Group Innovation befasst sich der Geschäftsbereich AI & Data Analytics mit der methodischen und konzeptionellen Entwicklung digitaler Services für alle Marken des Volkswagen Konzerns. Themenschwerpunkte sind zum einen die Aufbereitung und Analyse von Fahrzeugdaten und zum anderen die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in digitalisierte und vernetzte Fahrzeuge. Mit Hilfe von KI werden beispielsweise Alterungsinformationen und Fehlverhalten von Fahrzeugkomponenten erkannt, aber auch Wahrnehmungsaufgaben des autonomen Fahrens gelöst. Innerhalb dieser Aufgabenbereiche bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem jungen und interdisziplinären Team an der Forschung und Entwicklung intelligenter Algorithmen mitzuwirken und die Mobilität von morgen mitzugestalten.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Konzeptionieren und Implementieren von effizienten Birds Eye View (BEV) basierten Segmentierungs- und Planungsmodellen für das autonome Fahren

• Erstellen von robusten Deep-Learning-Architekturen, die in der Lage sind, hochauflösende Bilder zu verarbeiten und so die Vorhersageleistung von BEV-Wahrnehmungsmodellen zu verbessern

• Identifizieren und Beheben von Engpässen in der aktuellen BEV-Forschung, um die Grenzen der BEV-basierten Wahrnehmung für autonome Anwendungen zu erweitern

• Optimieren von Hyperparameter und Netzwerkarchitekturen mit verschiedenen Optimierungsalgorithmen

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende eines Masterstudiengangs in Data Science, Computer Science, Computational Science, Mathematik, Physik oder vergleichbare Studienrichtungen

• Ausgeprägte Fähigkeit, Forschungsarbeiten innerhalb von BEV und verwandten Bereichen zu verstehen, zu analysieren und zu präsentieren

• Kenntnisse im Umgang mit PyTorch, CUDA und anderen relevanten Deep-Learning-Frameworks

• Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python und/oder C# mit Erfahrung in CI/CD-Pipelines zur Optimierung der Entwicklung

• Fähigkeit, in ein wissenschaftliches Thema einzutauchen und selbstständig daran zu arbeiten

• Bisherige Forschungserfahrungen im Bereich der BEV-Wahrnehmung und 3D Computer Vision sind von Vorteil

• Deutsch- und/oder Englischniveau B2.

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf

• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung

• Aktueller Notenspiegel

• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule

• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger

Kontakt für diese Ausschreibung: Brigitte Adam-Huth