Im DLR-Institut für KI-Sicherheit erforschen und entwickeln wir KI-bezogene Methoden, Prozesse, Algorithmen, Technologien und Ausführungs- bzw. Systemumgebungen. Unser Fokus liegt auf sicherer und norm- bzw. standardkonformer KI, Cybersicherheit in offenen Daten- und Dienste-Ökosystemen und KI, sowie der Automatisierung in Mobilität und Logistik.

Die Abteilung KI Engineering definiert und etabliert systematische und zielorientierte Entwicklungsprozesse, Methoden und Werkzeuge für sichere KI-basierte Anwendungen. Im Fokus stehen dabei die Entwicklung und Anwendung von Safety- & Security-by-Design-Methoden für KI-basierte Komponenten sowie die Untersuchung sicherer Mensch-KI-Interaktion unter Berücksichtigung von Automatisierungs- und Kooperationsgrad.

Ein zentrales Ziel der Abteilung "AI-Engineering" ist die Entwicklung von KI-basierten Modulen für den Einsatz in sicherheitskritischen Systemen. Dazu ist es essentiell, den genauen Einfluss des Sensors zu kennen, der die Eingabedaten für das KI-System liefert. Dies soll im Rahmen der Stelle exemplarisch am Beispiel von KI-basierten Kamerasystemen für automatisierte Fahrzeuge genauer untersucht werden. Hierzu wird der institutseigene Perzeptionsprüfstand für automatisierte Fahrzeuge als Testumgebung genutzt. Ziel ist es, die Funktionalität und Leistungsfähigkeit von KI-basierten Kamerasystemen unter realistischen Bedingungen zu überprüfen und zu evaluieren. Der Prüfstand, der auf Simulationen basiert, soll die umfassende und flexible Prüfung von KI-basierten Perzeptionssystemen unter virtuellen und kontrollierten Bedingungen ermöglichen.

Deine Aufgaben

• Literaturrecherche und Themenaufarbeitung: Analyse aktueller wissenschaftlicher Veröffentlichungen Berichte von Kamerasystemen und KI
• Aufbau einer Testpipeline: Entwicklung einer strukturierten Testumgebung, mit der sich verschiedene Modelle und Integrationsszenarien systematisch evaluieren und vergleichen lassen
• Analyse des Einflusses auf KI-Systeme: Untersuchung, wie sich unterschiedliche Kamera- und Pipeline-Konfigurationen auf die Performance und Robustheit von KI-basierten Detektionssystemen auswirken

Das bringst du mit

• Bachelor- oder Masterstudium der Informatik, Mathematik, Physik oder Ingenieurswissenschaften 
• Erfahrung in Programmierung (C/C++, Python) 
• gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift 
• Strukturiertes und eigeninitiatives Arbeiten
• erste Erfahrung mit Machine-Learning-Methoden 
• Grundkenntnisse im Umgang mit Kamerasystemen oder anderer Sensorik von Vorteil
   

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1734) beantwortet dir gerne:

Sven Hallerbach 
Tel.: +49 731 400198 315