自动驾驶数据驱动对象检测方向博士/科研人员职位

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich datenbasierte Objektdetektion für autonome Fahrzeuge

23.03.2022, Academic staff

Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik sucht nach einem wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) für die Mitarbeit in der Forschungsgruppe Intelligent Vehicle Systems. Bei entsprechender Eignung bietet sich Dir die Möglichkeit zur Promotion.

Über uns

In der Forschungsgruppe Intelligente Fahrzeugsysteme gestalten wir mit intelligenten Algorithmen und Methoden das Fahrzeug der Zukunft. Dabei sind wir an zahlreichen Projekten beteiligt, in denen moderne Methoden der künstlichen Intelligenz für autonome Fahrzeuge untersucht und weiterentwickelt werden. Unsere eigens entwickelte Software für autonome Fahrzeuge kommt in größeren Projekten wie dem Roborace oder der Indy Autonomous Challenge zum Einsatz. Dabei forschen wir an aktuellen Problemfeldern in den Bereichen Perception, Planning und Control. Durch die besondere Betrachtung komplexer Szenarien, wie beispielsweise fahrdynamischer Grenzbereiche, unstrukturierter Umgebungen oder auch der Problemstellungen aus der Ethik erweitern wir den Stand der Wissenschaft. Unsere Forschungsergebnisse publizieren wir nicht nur auf zahlreichen Konferenzen und in Journals, sondern wir stellen unsere entwickelte Software auf Github Open Source zur Verfügung.

Aufgaben

Im Rahmen eines öffentlichen Forschungsprojekts arbeitest Du innerhalb eines Teams am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik an datenbasierten Methoden zur Objektdetektion als Teil der Gesamtsoftware autonomer Fahrzeuge. Ein besonderer Fokus soll dabei nicht nur auf dem Algorithmus zur Detektion liegen, sondern vor allem auch auf den Daten und deren Verarbeitung zum Training von Deep Learning Algorithmen. Dazu haben wir am Lehrstuhl ein autonomes Forschungsfahrzeug mit modernster multimodaler Sensorik (Kamera, Lidar, Radar) mit Hilfe dessen ein umfassender Datensatz erstellt und veröffentlicht werden soll. Im weiteren Verlauf des Projektes soll der entwickelte Algorithmus in einer Gesamtsoftware eingesetzt werden, um eine Demonstrationsfahrt im Realfverkehr zu absolvieren.

Anforderungen

Du möchtest zukünftige Technologien mit Deinen eigenen Ideen beeinflussen? Du möchtest in einem Team an den Herausforderungen des autonomen Fahrens arbeiten? Du interessierst Dich für Computer Vision und Deep Learning und verfügst bereits über umfassende Programmierkenntnisse? Dann ist diese Stelle genau das Richtige für Dich!

Zusammengefasst bringst Du mit: • Gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python oder C/C++ • Erfahrung mit Deep Learning • Kreativität bei der Lösungsfindung • Eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise • Verhandlungssicherheit in Wort und Schrift in Deutsch und Englisch • Einen Abschluss in einer der Fachrichtungen: Maschinenbau/Fahrzeugtechnik, Elektro- und Informationstechnik, Informatik/Mathematik oder ähnlich mit sehr gutem Erfolg (besser als 2,0)

Wir bieten

• Befristete Vollzeitstelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter (TV-L E-13) für insgesamt 3 Jahre • Breites Forschungsgebiet mit hohem wissenschaftlichem Austausch • Moderne Arbeitsumgebung und Infrastruktur • Bei entsprechender Eignung die Möglichkeit zur Promotion • Eigenes Budget für Fortbildungen und Tagungen • Möglichkeit zum Auslandsaufenthalt

Bei entsprechender Eignung bietet sich die Möglichkeit zur Promotion. Der Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik strebt eine Erhöhung seines Frauenanteils an und fordert daher qualifizierte Frauen nachdrücklich zur Bewerbung auf. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung und Qualifikation bevorzugt eingestellt.

Deine vollständige, schriftliche Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Abiturzeugnis, Bachelorzeugnis, Masterzeugnis, Bestätigungen über Praktika) in deutscher Sprache richtest Du bitte an: Christiane Schulte bewerbung@ftm.mw.tum.de Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik Boltzmannstraße 15 85748 Garching

The position is suitable for disabled persons. Disabled applicants will be given preference in case of generally equivalent suitability, aptitude and professional performance.

Data Protection Information:

When you apply for a position with the Technical University of Munich (TUM), you are submitting personal information. With regard to personal information, please take note of the Datenschutzhinweise gemäß Art. 13 Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zur Erhebung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten im Rahmen Ihrer Bewerbung. (data protection information on collecting and processing personal data contained in your application in accordance with Art. 13 of the General Data Protection Regulation (GDPR)). By submitting your application, you confirm that you have acknowledged the above data protection information of TUM.

Kontakt: maximilian.geisslinger@tum.de