Abschlussarbeit Deep Learning, Volkswagen AG

Abschlussarbeit Deep Learning

Volkswagen AG

Standort:
Germany, Wolfsburg

Kategorie:
Forschung und Entwicklung

Vertragstyp:
Nicht angegeben

Gehalt:

Nicht angegeben

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Jobbeschreibung:

Innerhalb 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.

Verantwortlichkeiten:

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 Leistungsengpässen in der aktuellen BEV-Forschung, um die Grenzen der BEV-basierten Wahrnehmung für autonome Anwendungen zu erweitern
Optimieren von Hyperparametern und Netzwerkarchitekturen mit verschiedenen Optimierungsalgorithmen
Dokumentieren und Präsentieren der Ergebnisse

Anforderungen:

Masterstudierende in Data Science, Computer Science, Computational Science, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
Sehr gute bis gute akademische Leistungen
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
Deutsch und Englisch Sprachniveau B2

Wünschenswert:

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

Zusätzliche Informationen:

Job veröffentlicht:
09. Oktober 2025

Beschäftigungsart:

Vollzeit

Arbeitsart:

Hybride Arbeit

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