Working Student / Internship / Thesis - End-to-end Automated Driving with World Models (m/w/d) Working Student / Internship / Thesis - End-to-end Automated Driving with World Models (m/w/d) Working Student / Internship / Thesis - End-to-end Automated Driving with World Models (m/w/d)
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Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten.
DEIN TEAM
Wir bieten dir eine spannende Möglichkeit für deine Masterarbeit, ein Praktikum oder eine Werkstudenten-Tätigkeit in unserem AI-Core-Team im Bereich End-to-End-KI für automatisiertes Fahren. End-to-End-Netzwerke ermöglichen die gemeinsame Optimierung des Fahrstapels, indem verschiedene Aufgaben (z. B. Wahrnehmung und Planung) in einem einzigen Modell trainiert werden. Ziel dieser Masterarbeit bzw. dieses Praktikums ist es, End-to-End-Machine-Learning-Modelle für automatisiertes Fahren zu bewerten und weiterzuentwickeln. Dein Fokus liegt auf der Optimierung von Netzwerkarchitekturen für effizientes einstufiges Training und Closed-Loop-Evaluation bei gleichzeitiger Kompatibilität mit prädiktiven Weltmodellen.
Die Abteilung entwickelt Software- und Machine-Learning-Modelle für automatisiertes Fahren in urbanen Umgebungen. Innerhalb dieser Abteilung sind wir ein Team aus ambitionierten und hochmotivierten Expertinnen und Experten im Bereich autonomes Fahren, die in einem agilen Umfeld daran arbeiten, den Autonomiefahr-Stack kontinuierlich weiterzuentwickeln.
DEINE AUFGABEN
- Recherche und Bewertung von Open-Source-End-to-End-Neuronalen Netzen für automatisiertes Fahren
- Einsatz vortrainierter Foundation-Modelle, um deren Repräsentationsstärke im End-to-End-Netzwerk zu nutzen
- Weiterentwicklung der Netzwerke für einstufiges Training und Optimierung der Closed-Loop-Performance
- Anpassung des End-to-End-Modells zur Kompatibilität mit einem prädiktiven Weltmodell
- Durchführung umfangreicher Experimente auf öffentlichen und internen Datensätzen
- Enge Zusammenarbeit mit unseren Machine-Learning-Expert:innen und Doktorand:innen mit dem Ziel eines wissenschaftlichen Beitrags
DAS BRINGST DU MIT
- Sehr gute akademische Leistungen
- Masterstudium der Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Gute allgemeine Kenntnisse im Bereich (selbst-)überwachtes Lernen, transformerbasierte Architekturen und (Vision-)Foundation-Modelle
- Sehr gute Kenntnisse in Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch sowie praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung und Programmierung in Python und C++
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, überdurchschnittliches Engagement und Flexibilität
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und analytisches Denkvermögen
NICE TO KNOW
- Möglichkeit für Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
- Praktikum/Thesis:
- Dauer: 3 – 6 Monate
- 35 Stunden/Woche
- Vergütung: 13,90 €/Stunde
- Werkstudent
- Dauer: 6 Monate (mit der Option auf Verlängerung bis zu zwei Jahre)
- 20 Stunden/Woche, bis zu 35 Stunden/Woche in der vorlesungsfreien Zeit
- Vergütung: 17,80 €/Stunde
Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter careers@cariad.technology – wir helfen dir gerne weiter.
Prep Tools
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