Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an der Optimierung von 3D-Semantischen Belegungsprognosen für eingebettete Geräte.
- Unternehmen: Innovatives AI-Labor in Berlin mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Möglichkeit für Remote-Arbeit und wertvolle Forschungserfahrung.
- Weitere Informationen: Ideal für Studierende, die eine Karriere in der Forschung oder einen PhD anstreben.
- Warum dieser Job: Erhalte Einblicke in cutting-edge Technologien und arbeite an autonomen Fahrprojekten.
- Qualifikationen: Studium in KI, ML, Computer Vision oder verwandten Bereichen; starke Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 1300 - 1600 € pro Monat.
Hey, Sie suchen nach einer spannenden Thesis und möchten wertvolle Einblicke in das Gebiet der 3D Semantic Occupancy Prediction für Embedded Devices gewinnen? Dann haben wir genau das Richtige für Sie!
Die folgenden Aufgaben sind im Rahmen dieser Masterarbeit zu bearbeiten:
- Aktive Arbeit an der Sparsifizierung, dem Pruning und der Quantisierung von CNN- und transformerbasierten Architekturen für autonomes Fahren.
- Entwurf, Implementierung und Evaluierung von Modellen und Trainingsalgorithmen für runtime-optimierte 3D-semantic occupancy predictions.
- Zusammenfassung der Forschungsergebnisse in einer Arbeit/Masterarbeit und/oder Patentanmeldung.
Wir suchen Sie ab Februar für einen Zeitraum von 6 Monaten, um uns in unserem KI-Labor in Berlin zu unterstützen. Wir benötigen Sie hauptsächlich vor Ort in Berlin, verstehen jedoch auch, dass es Tage gibt, an denen Sie lieber von zu Hause aus arbeiten möchten. Daher finden wir gemeinsam eine Lösung, die uns allen passt - Homeoffice ist in Absprache mit Ihrem Betreuer möglich.
Diese Position ist besonders gut geeignet für Studierende, die eine Zukunft in der Forschung in Betracht ziehen oder eine Promotion anstreben.
Hier sind die wichtigsten Qualifikationen, die wir suchen:
- Sie studieren im Bereich Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Computer Vision, Informatik, Robotik, Mathematik oder vergleichbaren Studiengängen, sodass Sie grundlegende Aspekte unseres Verantwortungsbereichs haben.
- Starke Programmierkenntnisse in Python sind für diese Position unbedingt erforderlich.
- Ein starkes Interesse an der Arbeit an der Runtime-Optimierung wäre wünschenswert.
- Erfahrung in 3D-Wahrnehmung, vorherige Kenntnisse in Multihead Attention, Erfahrung mit Deep Learning, Training und Optimierung großer Architekturen sowie Kenntnisse in Docker, PyTorch, OOP und Git sind von Vorteil.
- Nachgewiesene Forschungs-/Software-Engineering-Erfahrung durch frühere Praktika, Berufserfahrung, Programmierwettbewerbe und/oder Forschungsprojekte und -arbeiten sind ein Plus.
- Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind für uns unbedingt erforderlich.
Erfahrungslevel: Ohne Berufserfahrung
Master Thesis - Optimizing Sparse 3D Occupancy Prediction for Embedded Devices - REF5666W Arbeitgeber: AUMOVIO Germany GmbH
Unser Unternehmen bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung in Berlin, die es Ihnen ermöglicht, an der Spitze der Forschung im Bereich der 3D Semantic Occupancy Prediction zu arbeiten. Wir fördern eine offene und kollaborative Kultur, die Raum für kreative Ideen und persönliche Entwicklung lässt, während wir gleichzeitig flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit von Homeoffice bieten. Durch die enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Fachleuten haben Sie die Chance, wertvolle Einblicke zu gewinnen und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Master Thesis - Optimizing Sparse 3D Occupancy Prediction for Embedded Devices - REF5666W erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze Networking-Events oder Online-Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor! Informiere dich über das Unternehmen und die spezifischen Projekte, an denen du arbeiten würdest. Zeige dein Interesse und deine Begeisterung für die Themen, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden.
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine Fähigkeiten! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine bisherigen Projekte und Erfahrungen zeigst. Das gibt potenziellen Arbeitgebern einen direkten Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Arbeitsstil.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert an die richtige Stelle gelangt. Außerdem kannst du so gleich einen Eindruck von unserem Bewerbungsprozess bekommen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Master Thesis - Optimizing Sparse 3D Occupancy Prediction for Embedded Devices - REF5666W mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach deiner Leidenschaft für das Thema und deinem Interesse an 3D Semantic Occupancy Prediction. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen!
Betone deine Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python und andere relevante Fähigkeiten klar hervorhebst. Zeig uns, wie deine Erfahrungen in Machine Learning oder Computer Vision dich zu einem idealen Kandidaten für diese Masterarbeit machen.
Mach es strukturiert:Eine gut strukturierte Bewerbung macht einen besseren Eindruck. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Qualifikationen und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. So können wir schnell erkennen, was du mitbringst!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! Das macht den Prozess für uns einfacher und du kannst sicher sein, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AUMOVIO Germany GmbH vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir einen Überblick über die Technologien und Methoden verschaffen, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Informiere dich über CNNs, Transformer-Architekturen und deren Optimierung. Das zeigt dein Interesse und deine Vorbereitung.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in deinem Studium oder Praktika gesammelt hast. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du Programmierkenntnisse in Python angewendet hast oder welche Herausforderungen du bei der Arbeit mit Deep Learning gemeistert hast.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das können Fragen zur Teamstruktur, den Projekten oder den Erwartungen an die Masterarbeit sein. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und dir Gedanken über die Position machst.
✨Sprich über deine Motivation
Erkläre, warum du dich für diese Masterarbeit interessierst und was dich an der Forschung im Bereich 3D Semantic Occupancy Prediction fasziniert. Deine Leidenschaft und Motivation sind entscheidend, um einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
