Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein Framework für die visionsbasierte 4D-Belegungsvorhersage mit fortschrittlichen Technologien.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einer offenen und unterstützenden Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, individuelle Entwicklung, Mentoring und zahlreiche Events.
- Weitere Informationen: Selbstorganisierte Teams und eine Kultur des lebenslangen Lernens.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des autonomen Fahrens mit modernster Technologie und einem kreativen Team.
- Qualifikationen: Masterstudium in Informatik oder verwandten Bereichen, gute Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Die semantische 4D-Belegungsvorhersage (Semantic 4D Occupancy Forecasting) ist von entscheidender Bedeutung für sicheres autonomes Fahren, da sie es Fahrzeugen ermöglicht, zukünftige Szenendynamiken und -geometrien zu antizipieren. Das Training moderner State-of-the-Art-Modelle stützt sich jedoch stark auf vollständig überwachte Methoden, die massive und extrem teure, dichte 3D-Voxel-Annotationen erfordern. Um diesen Datenengpass zu überwinden, verlagert sich die Spitzenforschung zunehmend hin zu selbstüberwachten und schwach überwachten Paradigmen, die vortrainierte 2D-Foundation-Modelle nutzen. Durch die Ausrichtung dieser reichhaltigen Open-Vocabulary 2D-Semantikmerkmale an räumlichen 3D-/4D-Repräsentationen mithilfe fortschrittlicher Transformer-Architekturen ist es möglich, ein robustes räumlich-zeitliches Verständnis ohne dichte 3D-Ground-Truth-Daten zu erreichen.
Aufbauend auf diesen Durchbrüchen konzentriert sich diese Masterarbeit auf die Entwicklung eines Foundation-Model-basierten Frameworks für die visionsbasierte 4D-Belegungsvorhersage. Deine Aufgabe wird es sein, eine Architektur zu entwerfen, die reichhaltige Multi-View-Semantiken in eine 4D-Vorhersage-Pipeline destilliert und so die Lücke zwischen skalierbaren, rein kamerabasierten Eingaben und hochpräzisen Umgebungsvorhersagen schließt. Entwicklung eines Transformer-basierten Netzwerks zur Vorhersage der zukünftigen semantischen 4D-Belegung aus sequenziellen Multi-View-Kameradaten mittels schwacher oder Selbstüberwachung. Aufbau und Training der PyTorch-Pipeline sowie Entwurf von Alignment-Mechanismen, um semantische Merkmale aus 2D-Foundation-Modellen in die räumlich-zeitliche 4D-Repräsentation zu destillieren. Benchmarking gegen vollständig überwachte Baselines auf großen Datensätzen mit besonderem Fokus auf Vorhersagegenauigkeit, semantischer Präzision und Label-Effizienz.
Du bist eingeschrieben in einem Masterstudium der Informatik, Künstlichen Intelligenz, Robotik oder eines vergleichbaren Studiengangs. Du verfügst über sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie fundierte Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (insbesondere PyTorch). Du bringst fundiertes Hintergrundwissen im Bereich 3D Computer Vision mit. Praktische Erfahrung mit semantischer Segmentierung, Occupancy Networks oder 3D Gaussian Splatting ist von großem Vorteil. Du besitzt Kenntnisse über Vision Transformers, Foundation Models sowie Paradigmen des selbst- bzw. schwach überwachten Lernens. Du hast eine selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise, hohe Motivation sowie sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse (C1-Niveau) für eine klare Kommunikation im Team und mit unseren Partnern.
New Work & Kultur
- Selbstorganisierte Teams mit viel Gestaltungsspielraum
- Verantwortung und Mitgestaltung
- Offene Fehler- und Feedbackkultur
Mentoring & persönliche Entwicklung
- Individuelles Mentoring ab dem ersten Tag
- Regelmäßige Entwicklungsgespräche (
Masterand (all genders) – Semantic 4D Occupancy Forecasting Arbeitgeber: XITASO GmbH IT & Software Solutions
Als Werkstudent (all genders) im Bereich Finance & Accounting bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und agilen Umfeld zu arbeiten, das von Transparenz und Selbstorganisation geprägt ist. Unsere Unternehmenskultur fördert nicht nur Ihre persönliche und berufliche Entwicklung, sondern ermöglicht Ihnen auch, aktiv an spannenden Digitalisierungsprojekten teilzunehmen und wertvolle Erfahrungen zu sammeln. Profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten, einem unterstützenden Team und der Chance, Ihre Fähigkeiten in einem innovativen Unternehmen weiterzuentwickeln.
Kontaktdaten:
XITASO GmbH IT & Software Solutions Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Masterand (all genders) – Semantic 4D Occupancy Forecasting erhalten könntest
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Meetups oder Online-Webinare und sprich mit anderen über ihre Erfahrungen. Du weißt nie, wo sich die nächste Jobchance versteckt!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen Praktika oder Projekten, die zu deinem Profil passen.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir gestellt werden könnten, und übe deine Antworten. Sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren, besonders solche, die mit 3D-Computer Vision oder Deep Learning zu tun haben. Das zeigt, dass du wirklich motiviert bist!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle bei uns im Auge hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Masterand (all genders) – Semantic 4D Occupancy Forecasting mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Lass deinen Lebenslauf und dein Anschreiben nicht wie eine Standardvorlage aussehen. Erzähl uns von deinen Erfahrungen und was dich motiviert, bei uns zu arbeiten.
Pass auf die Details auf!:Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen, bevor du es abschickst.
Zeig deine Leidenschaft!:Erkläre in deinem Anschreiben, warum du dich für das Thema 4D-Belegungsvorhersage interessierst und was dich an der Arbeit mit Deep Learning reizt. Deine Begeisterung kann uns überzeugen, dass du die richtige Person für das Team bist!
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So kannst du sicher sein, dass alles an die richtige Stelle gelangt!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei XITASO GmbH IT & Software Solutions vorbereitet
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Technologien und Paradigmen vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie selbstüberwachtes Lernen und Vision Transformers. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Anwendungen und Herausforderungen kennst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in Python, PyTorch und 3D-Computer Vision demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da sehr gute Englisch- und Deutschkenntnisse gefordert sind, übe, deine Gedanken klar und präzise zu formulieren. Achte darauf, dass du sowohl technische als auch nicht-technische Konzepte verständlich erklären kannst, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren.
