Wir suchen nach einem Student (m/w/d) zur Unterstützung bei der Implementierung einfacher Computer Vision (CV) Algorithmen zur Datenfusion, sowie bei der Umsetzung existierender Deep Learning Verfahren aus dem Bereich der Trajektorienprädiktion, welche das Verhalten von Verkehrsteilnehmern vorhersagen. Ziele sind die Verbesserung der Datenaufzeichnung im Kontext des „Testfeld Autonomes Fahren“, sowie die Anwendung von State-Of-The-Art Prädiktionsmodellen auf die dort erhobenen Daten.

Aufgaben

• Anwendung und Anpassung quelloffener Trajectory Prediction Modelle auf Echtwelt-Verkehrsdaten
• Implementierung von Multi-Camera Detection & Tracking auf Echtwelt-Verkehrsdaten
• Implementierung von Skripten zur Datenvor- und nachverarbeitung

Wir bieten

• Kompetente Betreuung
• Spannende Tätigkeiten und Einblicke rund um das Thema autonomes Fahrens.
• Bis zu 40 Stunden / Monat (Dauer: 6 Monate, Verlängerung möglich)

Wir erwarten

• Gutes Verständnis von Machine Learning Verfahren, insb. Neuronale Netze
• Grundlegendes Verständnis und Best Practices im Bereich Softwarearchitektur / -design
• Gute praktische Erfahrung mit Python
• Gute praktische Erfahrung mit PyTorch
• Optional: Grundkenntnisse in Computer Vision
• Optional: Praktische Erfahrung mit ROS (Robot Operating System)
• Freude am Lernen neuer technischer Verfahren, sowie bei der Literaturrecherche

Erforderliche Dokumente

Anschreiben (3-4 Sätze), kurzer Lebenslauf (max. 2 Seiten), Auszug der aktuellen Studienleistungen

Bewerbungen per E-Mail an muetsch∂kit.edu.