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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Szenarien und evaluiere Techniken für automatisiertes Fahren.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich automatisiertes Fahren mit Fokus auf Sicherheit und Effizienz.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Veröffentlichung deiner Ergebnisse.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Fahrens und löse reale Herausforderungen in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterstudium in Informatik, Elektrotechnik oder verwandten Bereichen; Kenntnisse in Python und Deep Learning erforderlich.
- Andere Informationen: Diversity und Inklusion sind Teil unserer Unternehmenskultur. Bewerbungen aller Hintergründe sind willkommen.
Während Ihrer Thesis werden Sie Szenarien identifizieren oder erstellen, Evaluierungspipelines aufbauen und Metriken für Leistung und Sicherheit definieren. Als Lernansätze werden Sie verschiedene Techniken implementieren und vergleichen, sei es Reinforcement Learning, Imitation Learning oder Adversarial Imitation Learning innerhalb der etablierten Pipeline.
In Form umfangreicher Simulationen werden Sie großangelegte Experimente durchführen, um Konvergenz, Trainingsstabilität und Hardwareanforderungen zu bewerten. Darüber hinaus werden Sie eine vergleichende Analyse durchführen, um wichtige Metriken (Kollisionen, Routenabschluss, rechnerische Effizienz) zu verfolgen und gegen regelbasierte oder gelernte Baselines zu benchmarken.
Schließlich werden Sie Ihre Ergebnisse dokumentieren, Einblicke hervorheben, Stärken und Schwächen jedes Ansatzes darstellen und die Ergebnisse in einem Abschlussbericht oder einem publikationsbereiten Manuskript zusammenfassen.
Qualifikationen:
- Bildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Mathematik oder vergleichbar
- Erfahrung und Wissen: in Python, PyTorch; Kenntnisse in Deep Learning, NumPy, Reinforcement Learning, Inverse Reinforcement Learning
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie haben eine analytische Denkweise mit ausgezeichneten Kommunikationsfähigkeiten und sind selbstmotiviert sowie bereit, reale Herausforderungen im automatisierten Fahren zu lösen
- Sprachen: fließend in Englisch
Zusätzliche Informationen:
- Start: nach vorheriger Vereinbarung
- Dauer: 6 Monate
- Voraussetzung für diese Thesis ist die Immatrikulation an einer Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, das Transcript of Records, die Prüfungsordnung und, falls angegeben, eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
Diversität und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Master Thesis in Closed-Loop Behavior Planning for Urban Automated Driving Arbeitgeber: Dr Jobs
Kontaktperson:
Dr Jobs HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Master Thesis in Closed-Loop Behavior Planning for Urban Automated Driving
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Branche, die dir wertvolle Einblicke geben können. Oftmals erfährt man über offene Stellen durch persönliche Kontakte.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich automatisiertes Fahren. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an den Herausforderungen in diesem Bereich hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, PyTorch und Deep Learning auffrischst. Praktische Übungen und Projekte können dir helfen, dein Wissen zu festigen und zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten zu zeigen. Überlege dir Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, wo du komplexe Probleme gelöst hast. Dies wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Master Thesis in Closed-Loop Behavior Planning for Urban Automated Driving
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Fähigkeiten. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Dokumente vorbereiten: Bereite alle erforderlichen Dokumente vor, einschließlich deines Lebenslaufs, Transkripts, Prüfungsordnungen und gegebenenfalls eines gültigen Arbeits- und Aufenthaltstitels. Achte darauf, dass alles aktuell und vollständig ist.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für das Thema der Masterarbeit und deine relevanten Erfahrungen darlegst. Betone deine Kenntnisse in Python, PyTorch und Deep Learning.
Bewerbung einreichen: Reiche deine Bewerbung über unsere Website ein. Überprüfe vor dem Absenden, ob alle Informationen korrekt und vollständig sind, um einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dr Jobs vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, PyTorch und verschiedene Lernansätze. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen oder Projekte hast, die diese Technologien nutzen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Analyse, Simulation und dem Vergleich von Techniken demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu diskutieren.
✨Analytisches Denken betonen
Da die Position ein analytisches Mindset erfordert, solltest du im Interview deine Fähigkeit zur Problemlösung und kritischen Analyse hervorheben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die dein analytisches Denken testen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige Interesse an der Unternehmenskultur, insbesondere in Bezug auf Diversität und Inklusion. Stelle Fragen, die zeigen, dass du die Werte des Unternehmens schätzt und verstehen möchtest, wie diese in der täglichen Arbeit umgesetzt werden.
