Student für Wahrnehmung und Szenenverständnis, ADAS

Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen in der Automobilindustrie, das sich der Entwicklung hochautomatisierter Fahrsysteme für Autobahnen und städtische Bereiche widmet. In einem dynamischen und innovativen Team suchen wir engagierte Studierende, die innerhalb des Teams für Szenenverständnis und Vorhersage an spannenden Forschungsprojekten mitarbeiten möchten. Die Masterarbeit wird sich auf die Entwicklung von End-to-End-Modellen für autonomes Fahren konzentrieren, die Wahrnehmung, Bewegungsprognose und Planung gemeinsam optimieren. Ziel ist es, die Herausforderungen der Skalierbarkeit und der Datenintensität zu bewältigen, um komplexe Interaktionen zwischen Agenten präzise zu modellieren. Die Studierenden werden an der Gestaltung und Implementierung einer strukturierten Schnittstelle arbeiten, die Wahrnehmungsausgaben komprimiert und semantisch organisiert, während kritische Informationen für Vorhersagen erhalten bleiben. Die Arbeit bietet die Möglichkeit, in einem internationalen Team zu lernen und an der Spitze technologischer Entwicklungen zu stehen. Die Tätigkeit kann ab April 2026 beginnen und wird in enger Absprache mit der Hochschule und dem Unternehmen durchgeführt.

Der ideale Kandidat sollte einen Masterabschluss in Informatik, Robotik, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Bereich besitzen. Zudem sind fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift erforderlich. Wir suchen nach einer Person, die teamfähig ist und über solide Programmierkenntnisse in Python verfügt. Vorherige Erfahrungen im Bereich Deep Learning, Computer Vision oder autonomes Fahren sind von Vorteil. Die Fähigkeit, komplexe Probleme analytisch zu lösen und innovative Ansätze zu entwickeln, ist ebenso wichtig wie eine hohe Motivation und das Engagement, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten. Wir legen großen Wert auf eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise sowie auf eine proaktive Kommunikation innerhalb des Teams.