Arbeitsumfeld

Als Teil der Volkswagen Group Innovation befasst sich unser Team mit KI- und Data-Analytics-Aufgaben in der Entwicklung digitaler Services für verschiedene Marken des Volkswagen Konzerns. Dazu gehören Themen wie die Verarbeitung und Analyse von Fahrzeugdaten sowie die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in digitalisierte Fahrzeuge. Modernste KI-Methoden adressieren Probleme in der Wahrnehmung und dem Szenenverständnis beim automatisierten Fahren. Wir untersuchen die Auswirkungen schwieriger und ungünstiger Fahrszenarien als Teil von Testprozessen. Innerhalb dieser Innovationsfelder bieten wir Ihnen die Möglichkeit, sich in einem interdisziplinären Team an der Erforschung und Entwicklung intelligenter Algorithmen zu beteiligen und die Mobilität von morgen mitzugestalten. Im Rahmen Ihres Praktikums (mindestens 6 Monate) bzw. Ihrer Abschlussarbeit haben Sie die Möglichkeit, an einer komplexen Problemstellung auf dem spannenden Gebiet der generativen KI und des automatisierten Fahrens zu arbeiten. Sofern Sie eine Masterarbeit anstreben, werden die Aufgabenstellung und die Forschungsfragen nach Betreuungszusage mit der Professorin / dem Professor gemeinsam bestimmt. Wir freuen uns auf ihre Bewerbung.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Entwickeln und Implementieren von Konzepten, um Verkehrsszenen mit Anomalien oder widrigen Bedingungen systematisch generieren zu können
• Recherchieren und Analysieren der aktuellen Literatur zur Generierung anomaler Daten
• Praktisches Untersuchen von datengetriebenen Deep-Learning-Methoden zur Szenengenerierung für einen ausgewählten Anwendungsfall
• Bewerten der Güte der generierten Daten nach selbst erarbeiteten oder vorgegebenen Kriterien
• Dokumentieren und Präsentieren der Ergebnisse

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende (Master) der Informatik, Robotik, Data Science, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbare Qualifikation
• Sehr gute bis gute akademische Leistungen
• Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, Vertrautheit mit wissenschaftlichen Methoden
• Fähigkeit zur selbstständigen Arbeit sowie zur Arbeit in interdisziplinären Teams, hohe Motivation
• Gute Kenntnisse einer objektorientierten Programmiersprache, vorzugsweise Python, sowie von Deep-Learning-Methoden
• Umfangreiche Erfahrung im Umgang mit Deep-Learning-Bibliotheken wie z.B. PyTorch in Forschungsprojekten
• Idealerweise praktische Erfahrung im Bereich von Fahrerassistenzsystemen oder automatisiertem Fahren
• Deutsch und Englisch Sprachniveau B2

Folgende Unterlagen sind mit der Bewerbung einzureichen

• Anschreiben und Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
• Aktueller Notenspiegel
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger

Keywords

Generative AI, Machine Learning, Autonomous Driving, Automated Driving, Anomalies, Deep Learning, Scene Understanding