Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Entwicklung und Implementierung einer auf [...]

Stellenbeschreibung:

Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Entwicklung und Implementierung einer auf Straßentopologien und Fahrzeugbeschränkungen basierenden Trajektorienprognose

Gestalte die Zukunft mit uns
als Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Entwicklung und Implementierung einer auf Straßentopologien und Fahrzeugbeschränkungen basierenden Trajektorienprognose
Stundenbasis | Befristet | Karlsruhe | ab sofort
Trajektorien, autonomes Fahren
Du hast Lust, in einem innovativen Forschungsumfeld zu arbeiten? Du suchst ein tolles Team, in dem Du Dich weiterentwickeln und einbringen kannst? Und vor allem: Du willst die Zukunft aktiv mitgestalten? Dann bist Du bei uns am FZI genau richtig!

Wir sind eine gemeinnützige Forschungseinrichtung und beschäftigen uns mit spannenden und abwechslungsreichen Aufgaben der Informatik-Anwendungsforschung. Unsere Aufgabe ist neben dem Transfer unserer Forschungsergebnisse in Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft auch die Aus- und Weiterbildung von zukünftigen Fach- und Führungskräften für den digitalen Wandel.

Das erwartet Dich bei uns

Die Vorhersage von Trajektorien ist ein wichtiges Problem in der Forschung zum autonomen Fahren, bei dem ein autonomes Fahrzeug die zukünftigen Trajektorien der umliegenden Fahrzeuge und anderer Verkehrsteilnehmer vorhersagt. Auf Deep Learning basierende Ansätze bieten die beste Leistung für die gegebene Aufgabe. Allerdings lassen sich diese Ansätze nicht auf unbekannte Szenarien verallgemeinern. Diese Einschränkung führte zur Entwicklung von Netzen, die einen Anfangssatz von Trajektorien eines Generators als Eingabe verwenden oder die eine Konformitätsprüfung auf die Ausgabetrajektorie anwenden. In unserer Abteilung Technische Kognitive Systeme (TKS) am FZI arbeiten wir intensiv an der Entwicklung von Modulen zur sicheren Vorhersage von Trajektorien, die in der Lage sind, realistische Trajektorien vorherzusagen.

  • Du betreibst umfangreiche wissenschaftliche Forschung zu den Themen Sicherheit, physikalisch machbare Trajektorien und Trajektorienvorhersage.
  • Du arbeitest an der Verbesserung der Laufzeit, Leistungsfähigkeit und Generalisierungsfähigkeit von neuronalen Netzen zur Flugbahnvorhersage.
  • Du arbeitest in nationalen und internationalen Projekten mit, um wissenschaftliche Methoden und Ansätze auf praktische Probleme anzuwenden.
  • Du konzipierst neuartige, innovative Methoden, implementieren diese und publizieren sie.
  • Du präsentierst Forschungsergebnisse und Prototypen in Publikationen und Vorträgen auf nationaler und internationaler Ebene.


Das bringst Du mit

  • Du studierst Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einen verwandten Studiengang.
  • Du verfügst über solide Programmierkenntnisse in Python, C++.
  • Du hast idealerweise bereits Erfahrung mit PyTorch, ROS, CARLA gesammelt.
  • Du bist motiviert und engagiert, denkst selbständig und bringst ein starkes konzeptionelles Verständnis für maschinelles Lernen / Deep Learning mit.
  • Du hast sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse.
  • Du bringst Kenntnisse im Bereich Deep Learning mit.


Was wir Dir bieten

  • Du hast die Möglichkeit, Dich bei diversen internen Formaten zu wissenschaftlichen Themen fachbereichsübergreifend auszutauschen.
  • Du bekommst spannende Einblicke in unsere Forschung und kannst wertvolle Praxiserfahrung für den Einstieg ins Berufsleben sammeln.
  • Wir nutzen die neueste Hard- und Software am FZI. Gemeinsam mit unseren wissenschaftlichen Mitarbeitenden arbeitest Du vor Ort in erstklassig ausgestatteten Forschungslaboren.
  • Unser Miteinander ist geprägt von der Begeisterung für unsere Themen und gemeinsamen Werte. Wir sind alle per „Du“ und helfen uns gegenseitig. Bei uns kannst Du Dich einbringen und Themen vorantreiben.
  • Eine motivierte und kompetente Betreuung ist uns wichtig. Dazu zählt für uns: sich ausreichend Zeit für Dich nehmen und Dich mit hilfreichem Feedback unterstützen.
  • Mit unseren flexiblen Arbeitsformen hinsichtlich Arbeitszeit und Stundenumfang sowie unserer Regelung zum mobilen Arbeiten geben wir Dir die Freiheit, die Du benötigst, um Dein Privat- und Berufsleben zu vereinbaren.
  • Bei der Vergütung von Hilfskräften und Praktikant*innen orientieren wir uns an den Vorgaben für Hochschulen des Landes. Die Höhe ist abhängig davon, ob Du bereits einen (Studien-)Abschluss und/oder erste Berufserfahrung hast. Abschlussarbeiten können entsprechend der Vorgaben leider nicht vergütet werden.
  • Deine Arbeitszeit und Vertragsdauer legen wir in gemeinsamer Absprache mit Dir fest.

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    23 Jan 2026
  • Standort:

    Karlsruhe
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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