Doktoranden im Bereich Deep Learning für autonomes Fahren (m/w/d)

Die Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik sucht für das Institut für Anwendungen des Maschinellen Lernens und Intelligenter Systeme (IAMLIS) zum 01.01.2023 einen

Doktoranden im Bereich Deep Learning für autonomes Fahren (m/w/d)

Kennziffer: 04-06-22
in Vollzeit mit 40,1 Std./Wo.

Ihre Aufgaben

• Erforschung neuer Anwendungsgebiete von Deep Neural Networks (DNN) für autonomes Fahren in den Bereichen Perzeption, Fusion und Verhaltensprädiktion.
• Entwicklung und Bewertung geeigneter DNN-Architekturen zur multimodalen Sensordatenfusion von Lidar- und Videodaten.
• Entwicklung und Bewertung DNN-basierter Verfahren zur robusten Detektion, Analyse und Verhaltensprädiktion relevanter Verkehrsteilnehmer.
• Untersuchung neuartiger Ansätze für das Training von DNNs, z. B. durch unüberwachtes Training (unsupervised learning) sowie Berücksichtigung der Herausforderungen im Zusammenhang mit unvollständigen Trainingsdaten über intelligente Datenanreicherung bzw. Domainadaption über simulierte Kamera- und Lidarsensorik.
• Integration und Demonstration der entwickelten Verfahren in eigenem autonomen Forschungsfahrzeug.
• Zusammenarbeit mit den beteiligten Forschungspartnern (u. a. Mercedes-Benz AG) und Veröffentlichung der entwickelten Ansätze in führenden wissenschaftlichen Konferenzen und Zeitschriften.

Ihr Profil

• Sie haben Ihren Master-Abschluss in Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik oder einer vergleichbaren technischen Fachrichtung mit hervorragenden Studienleistungen abgeschlossen.
• Sie haben während Ihres Studiums spezialisierte und/oder praktische Erfahrungen in maschinellem Lernen, Mustererkennung und/oder Robotik erworben.
• Sie verfügen über sehr gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python und/oder C++.
• Sie besitzen idealerweise bereits Kenntnisse in Deep Learning und können praktische Erfahrung mit etablierten Machine-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) und ROS vorweisen.
• Sie verfügen über eine selbstständige und selbstmotivierte Arbeitsweise sowie über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten.
• Sie verfügen über sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Wir bieten

• Einen bis zum 31.12.2024 befristeten Arbeitsvertrag mit der Möglichkeit zur Verlängerung
• Eine Vergütung in der Entgeltgruppe 13 TV-L
• Die Möglichkeit zur Promotion
• Die Möglichkeit zur Forschung in hochaktuellen Anwendungsgebieten der künstlichen Intelligenz
• Umfangreiches Networking über die Zusammenarbeit mit großen Forschungspartnern (z. B. Mercedes-Benz AG)
• Die Möglichkeit zur Beantragung von Homeoffice
• Die Möglichkeit zum flexiblen Arbeiten im Rahmen von Gleitzeit
• Einen modern ausgestatteten Arbeitsplatz in zentraler und verkehrsgünstiger Lage Münchens mit flexiblen Arbeitszeiten, vergünstigten JobTickets im ÖPNV sowie kostenfreier Nutzung unserer Tiefgarage
• Sozialleistungen entsprechend den Regelungen des öffentlichen Dienstes einschließlich zusätzlicher Altersversorgung

Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Die Ausgestaltung des Arbeitsverhältnisses richtet sich nach den Bestimmungen des Tarifvertrages für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L). Bitte informieren Sie sich z. B. unter http://www.lff.bayern.de/bezuege/arbeitnehmer/#entgelt über die Entgelttabelle des TV-L. Die Hochschule München fördert die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern und strebt insbesondere im wissenschaftlichen Bereich eine Erhöhung des Frauenanteils an. Wir freuen uns daher ausdrücklich über Bewerbungen von Frauen. Es besteht grundsätzlich die Möglichkeit, einen abweichenden Teilzeitanteil einzubringen. BewerberInnen mit Schwerbehinderung werden bei ansonsten im Wesentlichen gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt eingestellt. Kommen Sie bei Fragen zum Bewerbungsprozess auf uns zu: 089 1265-4846
Bei fachlichen Fragen hilft Ihnen gerne Herr Prof. Dr. Fabian Flohr weiter: 089 1265-3458 Bewerben Sie sich über unser Online-Portal bis zum 25.10.2022. Jetzt bewerben!