PhD - Pradiktive Belegungsweltmodelle fur durchgangiges autonomes Fahren (w/m/div.)
Unternehmensbeschreibung
Stellenbeschreibung
Der Bereich Corporate Research ist das Herzstuck unserer Innovation. Sie werden Teil des Bosch Research Computer Vision and AI Lab in Hildesheim, Deutschland, und arbeiten an vorderster Front an der Entwicklung der nachsten Generation autonomer Systeme. Wir suchen eine engagierte und kreative Doktorandin bzw. einen engagierten und kreativen Doktoranden, die bzw. der unser Team verstarkt und die Zukunft KI-gestutzter Mobilitat mitgestaltet.
Sie entwickeln ein generisches pradiktives Occupancy-Modell als zentrale Reprasentation der Fahrszene und entwerfen Architekturen, die Geometrie und Semantik aller Objekte erfassen, um ein explizites Verstandnis der 4D-Dynamik der Welt zu ermoglichen. Daruber hinaus erforschen, implementieren und evaluieren Sie neuartige End-to-End-(E2E)-Fahrarchitekturen auf Basis pradiktiver Occupancy-Weltmodelle, um eine robuste Situationswahrnehmung und sichere Navigation zu gewahrleisten. Sie entwickeln modernste Wahrnehmungssysteme, die Rohsensordaten nahtlos in aussagekraftige raumliche Reprasentationen und Fahraktionen uberfuhren und so die Lucke zwischen Wahrnehmung und automatisiertem Fahren schlieen.
Im Rahmen dieser Position erstellen Sie Architekturen, bei denen Fahrentscheidungen direkt auf pradiktiven Occupancy-Weltmodellen basieren, um raumlich fundierte und verlassliche Aktionen sicherzustellen. Nicht zuletzt testen Sie Ihre Modelle rigoros in Simulationen und mit Realweltdaten, weisen Verbesserungen in Sicherheit, Transparenz und Performance nach und veroffentlichen Ihre Ergebnisse auf fuhrenden KI- und Robotik-Konferenzen.
Qualifikationen
- Ausbildung: Sehr guter Masterabschluss in Informatik, Robotik, Kunstlicher Intelligenz, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet, der Sie zur Aufnahme eines Promotionsstudiums qualifiziert.
- Erfahrung und Kenntnisse: Ausgepragte Expertise in Deep Learning und Computer Vision (CV), praktische Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch) sowie nachweislich sehr gute Python-Programmierkenntnisse; Erfahrung in 3D-Computer-Vision, Occupancy Networks, End-to-End-(E2E)-Fahren, World Models oder Sensorfusion ist sehr wunschenswert; Vertrautheit mit Datensatzen fur autonomes Fahren sowie Simulationsumgebungen (z.B. CARLA) ist von Vorteil.
- Personlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind eine kreative und eigenmotivierte forschungsorientierte Person, die gerne Verantwortung fur anspruchsvolle Themen ubernimmt; die Entwicklung innovativer Ideen fallt Ihnen leicht, und Sie arbeiten sowohl selbststandig als auch gerne im fachlichen Austausch mit Kolleginnen und Kollegen.
- Begeisterung: Sie haben eine echte Leidenschaft dafur, grundlegende Herausforderungen der KI zu losen, und sind motiviert, Systeme zu entwickeln, die nicht nur intelligent, sondern auch vertrauenswurdig und sicher sind.
- Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
