MASTERARBEIT HUMAN-IN-THE-LOOP DEEP LEARNING FÜR RADARBASIERTE OBJEKTDIMENSIONIERUNG

MASTERARBEIT HUMAN-IN-THE-LOOP DEEP LEARNING FÜR RADARBASIERTE OBJEKTDIMENSIONIERUNG
Standort Lippstadt, Germany
FORVIA HELLA ist ein börsennotierter, international aufgestellter Automobilzulieferer. Als Unternehmen der FORVIA-Gruppe steht FORVIA HELLA für leistungsstarke Lichttechnik sowie Fahrzeugelektronik und deckt mit der Business Group Lifecycle Solutions zugleich ein breites Service- und Produktportfolio für das Ersatzteil- und Werkstattgeschäft sowie für Hersteller von Spezialfahrzeugen ab. Mit derzeit rund 36.500 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern an über 125 Standorten ist das Unternehmen weltweit aktiv und hat im Geschäftsjahr 2024 einen bereinigten Umsatz in Höhe von 8,1 Milliarden Euro erzielt.

IHRE AUFGABEN

Im Rahmen einerMasterarbeit unterstützen Sie die Gruppe Radarwahrnehmung des BereichsAutomatisiertes Fahren bei der Entwicklung eines Human-in-the-LoopDeep-Learning-Verfahrens für die Objektdimensionierung der radarbasiertenObjekterkennung. Die präzise Bestimmung von Objektdimensionen ist essenziellfür moderne Fahrerassistenzsysteme, aktuelle Referenzsysteme wie Lidar oderKamera stoßen jedoch in spezifischen Fahrsituationen oft an Grenzen. DieseMasterarbeit untersucht einen Human-in-the-Loop-Ansatz, bei dem menschlichesFeedback genutzt wird, um Deep-Learning-Modelle für die radarbasierteGrößenabschätzung effizient zu trainieren.

• Pipeline-Entwicklung: Im Rahmen dieser Aufgabe entwickeln Sieeine Deep-Learning-Pipeline zur Objektdimensionierung auf Basis von Radar-Datenund menschlichem Feedback.
• Daten undFeedback: Dabeiuntersuchen Sie, wie Radarinformationen und menschliches Feedback für dasTraining der Modelle zusammengeführt werden können.
• Labeling-Ansätze: Ergänzend vergleichen Sie innovativeLabeling-Ansätze wie Pairwise Preference Learning und direktionales Feedback.
• UI-Tool: Im nächsten Schritt implementieren Sieein interaktives UI-Tool zur effizienten Annotation durch menschliche Experten.
• Methodenbewertung: Abschließend evaluieren Sie die Methodenhinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Annotationsaufwand.

IHRE QUALIFIKATIONEN

• Eingeschriebene/rStudent/in: Sie sindwährend Ihrer Zeit bei HELLA an einer Hochschule eingeschrieben und haben Ihreletzte Prüfungsleistung noch nicht absolviert.
• Studienrichtung: Sie studieren Informatik, Elektrotechnik,Robotik, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang.
• Programmierungund Deep Learning: Außerdem haben Sie Kenntnisse in den Programmiersprachen Python und praktischeErfahrung mit Deep Learning Frameworks, vorzugsweise PyTorch oder JAX.
• Fachkenntnisse: Grundlegendes Verständnis von ComputerVision, insbesondere Kamera-Projektionen und Koordinatensystemen, oderRadarsignalverarbeitung ist von Vorteil.
• PersönlicheStärken: Begeisterungsfähigkeit, Teamgeist und eine selbstständige Arbeitsweise rundenIhr Profil ab.

Auch wenn Sie nicht alle unsere Anforderungen erfüllen, zögern Sie nicht, sich bei uns zu bewerben, denn die Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter liegt uns sehr am Herzen und eröffnet Ihnen vielfältige Möglichkeiten in unserem Unternehmen.

Hella steht für die Vielfalt aller Mitarbeiter. Inklusion und Diversität sind fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Wir sind kontinuierlich auf der Suche nach neuen Teamplayern und freuen uns über Bewerbungen aller Interessenten, unabhängig von ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion, Geschlecht, Behinderung, sexueller Orientierung oder Identität.

HELLA GmbH & Co. KGaA
Benedict Stratmann
Rixbecker Str. 75
59552 Lippstadt