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Praktikum KI-basierte Datensatzanalyse Fahrerassistenzsysteme

Germany, Wolfsburg · Job veröffentlicht 15. Oktober 2025

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Jobbeschreibung

Im Rahmen dieses Praktikums sollen Methoden zum Vergleichen synthetischer und realer Datensätze erforscht und implementiert werden. Für das Entwickeln moderner Fahrerassistenzsysteme (ADAS) werden hochwertige Trainingsdaten für KI-Modelle benötigt. Neben real erfassten Sensordaten rücken synthetische Datensätze für das Training in den Fokus, da diese eine flexible und skalierbare Alternative zu den realen Daten darstellen.

Verantwortlichkeiten

  • Recherchieren in Fachliteratur
  • Identifizieren von Methoden, mit denen Datensätze miteinander verglichen und bewertet werden können
  • Implementieren von Methoden zum systematischen Vergleichen synthetischer und realer Umfelddaten
  • Ergänzend kann ein neuronales Netz zur Klassifikation der Datensätze entwickelt werden
  • Aufbereiten und Visualisieren der Ergebnisse

Anforderungen

  • Studierende der Fachrichtungen Informatik, Data Science, Maschinenbau oder vergleichbare Qualifikation
  • Gute bis sehr gute Studienleistungen
  • Programmierkenntnisse in Python, einschließlich gängiger Bibliotheken wie NumPy und Matplotlib, sowie idealerweise PyTorch oder TensorFlow
  • Erste praktische Erfahrungen mit der Entwicklung von neuronalen Netzen sind wünschenswert
  • Grundwissen im Bereich Fahrerassistenzsysteme/automatisierte Fahrfunktionen von Vorteil
  • Teamfähigkeit, Eigeninitiative und eine verantwortungsbewusste Arbeitsweise

Wünschenswert

  • Erste praktische Erfahrungen mit der Entwicklung von neuronalen Netzen
  • Grundwissen im Bereich Fahrerassistenzsysteme/automatisierte Fahrfunktionen

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  • Erfahrung in der Maschinenbedienung oder Bestückung
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  • Abgeschlossene Ausbildung im Produktionsbereich wünschenswert
  • Erste Erfahrung in der Abfüllung flüssiger und pulverförmiger Produkte
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  • Idealerweise erste Praxis im Produktionsumfeld
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  • Gewissenhafte, eigenständige Arbeitsweise
  • Hohe Einsatzbereitschaft und Motivation
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