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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ein Framework für die visionsbasierte 4D-Belegungsvorhersage mit fortschrittlichen Technologien.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich autonomes Fahren mit offener Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, individuelle Entwicklung, Mentoring und zahlreiche Events.
- Andere Informationen: Selbstorganisierte Teams und eine Kultur der Zugehörigkeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des autonomen Fahrens und arbeite an spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Masterstudium in Informatik oder verwandten Bereichen, gute Programmierkenntnisse in Python.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1000 - 2000 € pro Monat.
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
Kontaktperson:
XITASO GmbH IT & Software Solutions HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Masterand (all genders) - Semantic 4D Occupancy Forecasting
✨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 Möglichkeiten – manchmal gibt es Positionen, die noch nicht ausgeschrieben sind.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über häufige Interviewfragen und übe deine Antworten. Sei bereit, über deine Projekte und Erfahrungen zu sprechen, besonders über solche, die relevant für die 4D-Belegungsvorhersage sind. Je besser du vorbereitet bist, desto selbstbewusster wirst du auftreten.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und erleichtert uns den Prozess, dich kennenzulernen. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Masterand (all genders) - Semantic 4D Occupancy Forecasting
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Lass deinen Stil durchscheinen und sei authentisch in deinem Anschreiben. Das macht einen großen Unterschied.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Leidenschaft!: Erzähle uns, warum du dich für das Thema 4D-Belegungsvorhersage interessierst und was dich an der Arbeit bei StudySmarter reizt. Deine Motivation kann uns überzeugen, dass du die richtige Wahl bist!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnell bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei XITASO GmbH IT & Software Solutions vorbereitest
✨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 du in deinem Studium oder bei Praktika gesammelt hast. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern, insbesondere solche, die deine Programmierkenntnisse in Python und deine Erfahrung mit PyTorch demonstrieren.
✨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 Teamdynamik zu erfahren. Fragen zur Feedbackkultur oder zu Mentoring-Möglichkeiten sind besonders relevant.
✨Sprich über deine Motivation
Erkläre, warum du dich für diese Masterarbeit interessierst und was dich an der semantischen 4D-Belegungsvorhersage fasziniert. Deine Leidenschaft und Motivation können einen großen Unterschied machen und zeigen, dass du gut ins Team passt.