Rechercheaufgaben:
* Analyse bestehender BEV-Architekturen hinsichtlich Erweiterbarkeit für variable Kamerakonfigurationen
* Entwicklung eines Modells und einer Trainingsstrategie für heterogene Kamera-Setups, einschließlich Szenarien mit fehlenden oder neu hinzugefügten Kameras
* Benchmarking des entwickelten Ansatzes auf open-source Datensätzen und synthetischen Daten
Studiengänge:
* Informatik
* Künstliche Intelligenz
* Robotik
* Fahrzeugtechnik
* Data Science oder vergleichbarer Studiengang
Studienschwerpunkte:
* Softwareentwicklung und Programmierung
* Machine Learning und Deep Learning
* Computer Vision
Sprachkenntnisse:
* Englisch (fließend in Wort und Schrift)
* Deutsch von Vorteil
Soft Skills:
* Hohe Eigeninitiative
* Ausgeprägte analytische Fähigkeiten
* Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
* Teamfähigkeit
* Zielorientierung
Fachkenntnisse:
* Erfahrungen in Machine Learning und Deep Learning
* Verständnis von Sensordatenfusion
* Grundlagen der Kamerasensorik
* Grundlagen der 3D-Datenverarbeitung
IT-Kenntnisse:
* Sicherer Umgang mit MS Office
* Fundierte Kentnisse in Python, C oder C++
* Erfahrungen mit Git, Gitlab und Linux (Ubuntu)
* Erfahrung mit Machine Learning und KI-Frameworks (PyTorch, TensorFlow)