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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Benchmarking und Analyse von Trajektionsvorhersagemodellen für autonomes Fahren.
- Arbeitgeber: DENSO, der zweitgrößte Mobilitätsanbieter der Welt mit innovativen Lösungen.
- Mitarbeitervorteile: Moderne Büros, Urban Sports Club, kostenlose Parkplätze und Karrierechancen.
- Andere Informationen: Vielfältiges, multikulturelles Team mit regelmäßigen Firmen- und Teamevents.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des autonomen Fahrens mit spannenden Projekten und einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Interesse an KI, grundlegende Kenntnisse in Deep Learning und starke Python-Fähigkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Unternehmensbeschreibung: DENSO, der weltweit zweitgrößte Mobilitätsanbieter, ist führend in der Entwicklung und Bereitstellung von Komponenten und Systemen für Automobilkomponenten wie Heizung, Klimaanlage, Motorenkühlung, Abgasnachbehandlung, Automobielelektrik, Elektronik und Instrumentierung.
Stellenbeschreibung: Trajektorienvorhersagemodelle zielen darauf ab, vorherzusagen, wie sich Agenten wie Fußgänger oder Fahrzeuge in der Zukunft bewegen werden. Viele Modelle wurden vorgeschlagen, aber sie werden oft unter unterschiedlichen Bedingungen bewertet, was es schwierig macht zu bestimmen, welche Ansätze am besten funktionieren und warum. Diese Masterarbeit konzentriert sich auf die systematische Benchmarking wichtiger Trajektorienvorhersagemodelle auf konsistente und strukturierte Weise, um deren Entwicklung im Laufe der Zeit zu verfolgen. Das Ziel ist es, ein klares Verständnis dafür zu entwickeln, wie verschiedene Modellierungsentscheidungen die Leistung, Robustheit und Generalisierung beeinflussen. Basierend auf dieser Analyse wird das Projekt einfache und effektive Verbesserungen oder einen einheitlichen Modellierungsansatz untersuchen, der die Stärken bestehender Methoden kombiniert.
Wichtige Forschungsbereiche und Aufgaben:
- Benchmarking wichtiger Trajektorienvorhersagemodelle unter einem einheitlichen und reproduzierbaren Setup
- Analyse von Fehlerszenarien in der Trajektorienvorhersage (z.B. Kollisionen, unrealistische Trajektorien, Mangel an Vielfalt)
- Entwicklung einer sauberen Benchmarking-Pipeline für einen fairen Vergleich
- Untersuchung von Modellierungsverbesserungen oder einer einheitlichen Architektur
- Bewertung mit gängigen Metriken (z.B. ADE, FDE)
Qualifikationen:
- Interesse an autonomem Fahren, maschinellem Lernen oder Robotik
- Grundkenntnisse in Deep Learning und Sequenzmodellierung
- Praktische Erfahrung im Lesen und Anpassen von Forschungs-Codebasen
- Starke Python-Kenntnisse
- Erfahrung mit Experimenten und Datenanalyse ist von Vorteil
Mitarbeiterbenefits:
- Urban Sports Club, etc.
- Moderne Büros, Kantine vor Ort, kostenlose Parkplätze
- Karrieremöglichkeiten in einem globalen Umfeld
- Diverse, multikulturelles Team
- Regelmäßige Unternehmens- und Teamevents
Thesis Student (m/f/d) - AI for Automotive MCET Arbeitgeber: DENSO Europe
Kontaktperson:
DENSO Europe HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Thesis Student (m/f/d) - AI for Automotive MCET
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir wertvolle Einblicke geben.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten klar strukturierst. Denk daran, auch deine eigenen Fragen vorzubereiten, um dein Interesse zu zeigen!
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Wenn du über autonome Fahrzeuge und maschinelles Lernen sprichst, lass deine Begeisterung durchscheinen. Das bleibt im Gedächtnis der Interviewer.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deine Bewerbung individuell anzupassen, um zu zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Thesis Student (m/f/d) - AI for Automotive MCET
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation für die Thesis zu verdeutlichen. Lass uns wissen, warum du dich für DENSO und das Thema der Trajektorienvorhersage interessierst.
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und Deep Learning hervorhebst. Wenn du praktische Erfahrungen mit Forschungs-Codebasen hast, erwähne diese unbedingt! Das zeigt uns, dass du bereit bist, direkt ins Geschehen einzutauchen.
Struktur ist alles: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Ein übersichtliches Layout macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen zur Hand hast. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei DENSO Europe vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Trajektorienvorhersage
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Trajektorienvorhersage vertraut. Lies über verschiedene Modelle und deren Evaluierung, damit du im Interview gezielt Fragen stellen und deine Kenntnisse unter Beweis stellen kannst.
✨Bereite Beispiele aus deiner Erfahrung vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Projekten oder Studien, die deine Fähigkeiten in Python, maschinellem Lernen oder Datenanalyse zeigen. So kannst du deine praktischen Kenntnisse anschaulich präsentieren.
✨Frage nach den Herausforderungen
Zeige Interesse an den Herausforderungen, die DENSO bei der Entwicklung von Trajektorienvorhersagemodellen sieht. Stelle Fragen zu spezifischen Problemen, wie z.B. unrealistischen Trajektorien oder Kollisionsfällen, um dein Engagement und deine Neugier zu demonstrieren.
✨Sei bereit für technische Fragen
Erwarte technische Fragen zu Deep Learning und Sequenzmodellierung. Übe, wie du komplexe Konzepte einfach erklären kannst, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen und sicherzustellen, dass du die Anforderungen der Position verstehst.