Doktorandenstelle Im Bereich gründungsmodelle Für

AufgabenWir wollen die Zukunft der automobilen Mobilität mitgestalten, indem wir hochautomatisierte Fahrsysteme sowohl für die Autobahn als auch für den städtischen Bereich entwickeln. Unsere Entwicklungsteams in Deutschland und Kalifornien arbeiten mit modernsten Technologien an der Entwicklung innovativer und klassenführender Systeme, um unseren Kunden das bestmögliche Fahrerlebnis zu bieten. Um diese Herausforderung zu meistern, suchen wir tatkräftige und engagierte Doktoranden für die Forschung in unserem Scene Reasoning and Prediction Team in Stuttgart. Der Schwerpunkt Ihrer Doktorarbeit wird auf der Entwicklung von Basismodellen für die Bewegungsvorhersage beim autonomen Fahren liegen. Insbesondere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache haben Basismodelle bei verschiedenen Benchmarks Spitzenleistungen erzielt und sind zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Forscher, Entwickler und Unternehmen geworden, die Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwickeln wollen. Ihre Stärke ist die Fähigkeit, die Struktur und die Nuancen der Sprache zu erlernen, so dass sie auf spezifische Aufgaben oder Bereiche abgestimmt werden können. Im Gegensatz dazu werden aktuelle Algorithmen zur Bewegungsvorhersage in der Regel aufgabenspezifisch trainiert, z. B. für die Vorhersage von Bewegungsabläufen. Wie man das aufgabenunspezifische Vortraining in großen Datensätzen zum autonomen Fahren, möglicherweise auch mit unterschiedlichen Trainingsaufgaben, nutzen und dann eine Feinabstimmung für Bewegungsvorhersageaufgaben durchführen kann, ist eine offene Forschungsfrage. Die zentrale Herausforderung Ihrer Dissertation ist daher die Entwicklung eines Basismodells für die Bewegungsvorhersage. Dies beinhaltet die Entwicklung eines aufgabenunspezifischen Vortrainings und die Feinabstimmung für verschiedene Vorhersageaufgaben, z.B. Trajektorienvorhersage und Absichtsvorhersage. Dazu sollen Sie sich einen Überblick über den aktuellen Stand der Technik im Bereich der Bewegungsvorhersage und der Basismodelle verschaffen. Sie werden die neuesten Techniken des maschinellen Lernens, wie z.B. Graph Neural Networks und Transformers, einsetzen. Zuständigkeiten: - Bewertung des aktuellen Stands der Technik bei lernbasierten Bewegungsvorhersage - und Gründungsmodellen - Entwicklung einer latenten Raumrepräsentation und von Trainingsaufgaben zum Erlernen von Struktur und Nuance von Verkehrsszenen aus großen Datensätzen während eines aufgabenunspezifischen Pre-Trainings - Entwicklung von Fine-Tuning-Methoden für verschiedene Bewegungsvorhersageaufgaben - Implementierung entsprechender Trainings - und Evaluationskonzepte - Integration der entwickelten Methoden in die AD-Software - Evaluierung der entwickelten Methoden in Simulationen, aufgezeichneten Fahrdaten und realen Fahrzeugen Die endgültige Auswahl der Diplomarbeit erfolgt in enger Abstimmung mit Ihnen, der Hochschule und uns. Mehr anzeigen - Qualifikationen- Ausgezeichneter Master-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik, Robotik oder einem verwandten Bereich - Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python oder C++ - Ausgeprägte Kenntnisse und tiefgreifendes Verständnis von Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere neuronaler Netze, und der entsprechenden Software-Frameworks (z. B. pytorch, tensorflow) - Erfahrung mit Linux und der Entwicklung auf Linux-Systemen - Fließende Englischkenntnisse Bevorzugte Qualifikationen: - Veröffentlichung auf einer Konferenz über maschinelles Lernen oder Robotik - Kenntnisse in der Bewegungsvorhersage - Grundkenntnisse über ADAS/AD-Architekturen - Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und der Wunsch, als Teil eines globalen Teams in einem multikulturellen Umfeld zu arbeiten - Hohe intrinsische Motivation, Spitzenforschung zu betreiben - Hohes Maß an Selbstorganisation - Fließende Beherrschung der deutschen Sprache in Wort und Schrift (optional) Zusätzliche Informationen: Ganz ohne Formalitäten geht es nicht. Bitte fügen Sie Ihrer Online-Bewerbung Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung, aktuelle Leistungsnachweise, relevante Zeugnisse, ggf. Nachweise über Pflichtpraktika und die Regelstudienzeit (max. 5 MB) bei und kennzeichnen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen im Online-Formular als "relevant für diese Bewerbung". Die Einstellungsvoraussetzungen finden Sie "hier". Bürgerinnen und Bürger aus Ländern außerhalb der Europäischen Wirtschaftsunion senden uns bitte ggf. Ihre Aufenthalts-/Arbeitserlaubnis. Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen mehr annehmen und keinen Anspruch auf Rücksendung Ihrer Unterlagen haben. Mehr anzeigen