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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Benchmark and enhance trajectory prediction models for autonomous driving.
- Arbeitgeber: DENSO, a leading global mobility supplier with a collaborative culture.
- Mitarbeitervorteile: Urban Sports Club membership, modern offices, free parking, and team events.
- Andere Informationen: Join a diverse team with international career opportunities and a supportive work environment.
- Warum dieser Job: Dive into cutting-edge AI research and make an impact in the automotive industry.
- Gewünschte Qualifikationen: Interest in AI, strong Python skills, and basic knowledge of deep learning.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
DENSO, der weltweit zweitgrößte Mobilitätsanbieter, ist führend in der Entwicklung und Bereitstellung von Komponenten und Systemen für Automobilkomponenten wie Heizung, Klimaanlage, Motorenkühlung, Abgasnachbehandlung, automobile Elektrik und Elektronik sowie Instrumentierung.
Die 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. Dies erschwert das Verständnis, welche Ansätze am besten funktionieren und warum.
Diese Masterarbeit konzentriert sich auf die systematische Benchmarking und Verbesserung wichtiger Trajektorienvorhersagemodelle auf konsistente und strukturierte Weise, wobei ihre Entwicklung im Laufe der Zeit verfolgt wird. 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)
- Sie interessieren sich für autonomes Fahren, maschinelles Lernen oder Robotik.
- Grundkenntnisse im Bereich Deep Learning und Sequenzmodellierung.
- Praktische Erfahrung im Lesen und Anpassen von Forschungscodebasen.
- Starke Python-Kenntnisse.
- Erfahrung mit Experimenten und Datenanalyse ist von Vorteil.
- Arbeitnehmerleistungen: Urban Sports Club, etc.
- Attraktive Arbeitsumgebung: Moderne Büros, Kantine vor Ort, kostenlose Parkplätze
- Internationales Unternehmen: Karrierechancen in einem globalen Umfeld
- Offene Unternehmenskultur: Vielfältiges, multikulturelles Team
- Veranstaltungen: Regelmäßige Unternehmens- und Teamevents
Thesis Student (m/f/d) - AI for Automotive Trajectory Prediction Arbeitgeber: DENSO
Kontaktperson:
DENSO HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Thesis Student (m/f/d) - AI for Automotive Trajectory Prediction
✨Tipp Nummer 1
Mach dir eine Liste von Unternehmen, die dich interessieren, und schau dir deren Karriereseiten an. Oft gibt es dort Stellenangebote, die nicht auf Jobportalen veröffentlicht werden.
✨Tipp Nummer 2
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, Kommilitonen oder ehemaligen Kollegen über mögliche Stellen. Oft erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Positionen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor. Informiere dich über das Unternehmen und überlege dir, wie deine Fähigkeiten zur ausgeschriebenen Stelle passen. Das zeigt dein Interesse und Engagement.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle Informationen erhältst, die du brauchst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Thesis Student (m/f/d) - AI for Automotive Trajectory Prediction
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben!: Bevor du mit deiner Bewerbung startest, schau dir DENSO und die spezifische Stelle genau an. Verstehe, was sie machen und wie deine Fähigkeiten dazu passen. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei klar und präzise!: In deinem Anschreiben und Lebenslauf solltest du klar und präzise kommunizieren, warum du die perfekte Wahl für die Stelle bist. Verwende einfache Sprache und vermeide es, zu viel Fachjargon zu benutzen, es sei denn, es ist notwendig.
Zeig deine Leidenschaft!: Lass uns wissen, warum du dich für autonome Fahrzeuge, maschinelles Lernen oder Robotik interessierst. Deine Begeisterung kann den Unterschied machen und uns zeigen, dass du wirklich motiviert bist, Teil unseres Teams zu werden.
Bewirb dich über unsere Website!: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt, bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicher sein, dass alles korrekt und schnell bearbeitet wird!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei DENSO vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen
Mach dich mit den Grundlagen des autonomen Fahrens, maschinellen Lernens und der Robotik vertraut. Zeige im Interview, dass du ein echtes Interesse an diesen Themen hast und bereit bist, tiefer in die Materie einzutauchen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Deep Learning und Sequenzmodellierung. Übe, wie du deine Erfahrungen mit Python und das Anpassen von Forschungs-Codebasen erklären kannst. Das zeigt, dass du praktisch arbeiten kannst.
✨Kenntnis der Benchmarking-Methoden
Informiere dich über verschiedene Benchmarking-Methoden für Trajektorienvorhersagemodelle. Sei bereit, deine Gedanken zu den Vor- und Nachteilen verschiedener Ansätze zu teilen und wie du diese in deinem Projekt anwenden würdest.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder nach den nächsten Schritten im Projekt.