Intern/Thesis - Learning-based Radar-Camera Fusion for Simultaneous Localization and Mapping (w/m/d)

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AI Summary

You will research and develop new approaches for radar-camera fusion and multimodal SLAM algorithms for autonomous vehicles. This involves planning experiments, evaluating methods for state estimation and 3D mapping, and analyzing results to advance current research.

Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten. 

DEIN TEAM

Du wirst Teil unseres Teams für Ground-Truth-Generierung und arbeitest an der Schnittstelle zwischen Forschung und Industrie. In enger Zusammenarbeit mit unseren promovierten Forschenden (PhD) wirkst du an laufenden Forschungsprojekten im Bereich Radar-Kamera-Fusion sowie robuster Simultaner Lokalisierung und Kartierung (SLAM) für autonome Fahrzeuge mit.

Gemeinsam bearbeiten wir anspruchsvolle Fragestellungen der Radar-Kamera-Zustandsschätzung, robusten Lokalisierung, konsistenten Kartenerstellung sowie der modalitätsübergreifenden Ausrichtung (Cross-Modal Alignment) von Kamera- und Radardaten. Unser Ziel ist es, multimodale SLAM-Algorithmen weiterzuentwickeln, die die komplementären Eigenschaften verschiedener Sensoren kombinieren, um eine zuverlässige Lokalisierung und Kartierung in komplexen Fahrsituationen – unabhängig von Wetter- und Lichtverhältnissen – zu ermöglichen.

DEINE AUFGABEN

  • Eigenständige Erforschung neuer Ansätze zur Fusion von Radar- und Kameradaten
  • Entwicklung und Bewertung von Methoden zur robusten Zustandsschätzung, Lokalisierung und/oder Erstellung von 3D-Karten
  • Planung und Durchführung von Experimenten sowie Vergleich deiner Ansätze mit dem aktuellen Stand der Forschung (State of the Art)
  • Analyse der Ergebnisse und Ableitung von Erkenntnissen zur Weiterentwicklung multimodaler SLAM-Algorithmen

DAS BRINGST DU MIT

  • Hervorragende akademische Leistungen
  • Eingeschriebene:r Student:in der Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Kenntnisse über Sensoren für autonomes Fahren sowie Messtechnik
  • Programmierkenntnisse und praktische Erfahrung in Python und/oder C++
  • Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Offen, teamorientiert und begeistert von autonomen Fahrsystemen sowie der Lösung anspruchsvoller technischer Herausforderungen
  • Erste Forschungserfahrung (z. B. durch Praktika, Projekte, wissenschaftliche Veröffentlichungen oder Programmierwettbewerbe) ist von Vorteil

NICE TO KNOW

  • Möglichkeit zum Remote-Arbeiten innerhalb Deutschlands
  • Dauer: 3–6 Monate
  • Arbeitszeit: 35 Stunden pro Woche
  • Vergütung: 12,82 € pro Stunde

Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter careers@cariad.technology – wir helfen dir gerne weiter.

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Sarah J. — Sarah J. · Marketing Manager ★★★★★ Verified