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Algorithmenentwicklung, Machine Learning für automatisiertes Fahren

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Braunschweig

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Job-Infos

Berufsfelder

  • Anwendungsentwicklung

Gewünschte Studienfächer

  • Informatik
  • Informatik (Andere)
  • Informationstechnik
  • Wirtschaftsinformatik

Abschluss

  • Bachelor
  • Master/Diplom

Einsatzorte

  • Braunschweig

Fähigkeiten

  • Linux
  • Machine Learning
  • OpenCV
  • Python
Stellenbeschreibung

Ihre Mission:

Selbstfahrende Fahrzeuge müssen das Umfeld erfassen, um kollisionsfreie Trajektorien planen zu können. Zur Umfelderfassung werden Sensortechnologien wie (Stereo-)Kamera, Radar und Lidar in Kombination mit hochgenauen digitalen Karten eingesetzt. Die gewonnenen Daten werden hauptsächlich mit Ansätzen des maschinellen Lernens verarbeitet, um die Szene zu modellieren und die Situation zu interpretieren.

Ihre Aufgaben:

  • Literaturrecherche
  • Unterstützung bei der Entwicklung und Auswertung von Machine/Deep Learning Verfahren und Probabilistischen Graphischen Modellen (PGM) zur Umfelderfassung
  • Unterstützung bei der Durchführung von Mess- und Testkampagnen
  • Vorbereitung von Trainings- und Testdaten für Machine Learning und PGM Algorithmen
  • Implementierung mit C/C++, Python, OpenCV, Caffe, Tensorflow (unter Windows und Linux)

Eine langfristige Zusammenarbeit mit der Möglichkeit zu einer Bachelor-, Diplom- oder Masterarbeit ist erwünscht.

Ihre Qualifikation:

  • selbständiges Arbeiten sowie Interesse am Themengebiet
  • Kenntnisse in Bildverarbeitung, Machine Learning
  • Kenntnisse in C/C++, Python, Caffe, OpenCV
  • idealerweise Kenntnisse in Deep Learning, PGM, CUDA

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert.Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können.Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Frauen und Männern sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik.Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

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