- Die Analyse von im Rahmen von Realfahrten aufgenommenen Sensordaten stellt einen Schwerpunkt deiner Tätigkeit dar
- Du unterstützt bei der Recherche und Implementierung verschiedener Methoden zur Erkennung und Klassifizierung von beobachteten Fahrspuren
- Nicht zuletzt begleitest du bei der Auswertung und Bewertung der Ergebnisse unter Verwendung von Branchenstandards
- Du studierst aktuell Ingenieurwesen mit Fachrichtung Informatik, Fahrzeugtechnik, Medieninformatik oder einen vergleichbaren Studiengang
- Du verfügst über gute Kenntnisse in der Programmierung mit Python
- Du hast sehr gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning, beispielsweise Lane Recognition
- Du bringst Erfahrung im Umgang mit Sensordaten wie LIDAR, Kamera und CAN bus
- Du hast Grundkenntnisse über Fahrerassistenzsysteme
- Du bringst idealerweise Erfahrungen mit ASAM OpenDRIVE, sowie Erfahrung mit ROS
- Du kannst dich gut in englischer Sprache verständigen
- Zu deinen Stärken zählen ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten sowie eine selbstständige Arbeitsweise
Wissenswertes vor der Abfahrt:
Voraussetzung: gültige Immatrikulation an einer Hochschule oder Universität
Beginn: ab September
Dauer: 6 Monate, Vertragsverlängerungen sind möglich
Arbeitszeit: Teilzeit (max. 20 h/Woche); in der vorlesungsfreien Zeit sind bis zu 40h/Woche möglich
Sonstiges: Falls die Entfernung zwischen Uni und Arbeitseinsatzort mehr als 200km entfernt liegt, ist eine Beschäftigung als Werkstudent aus sozialversicherungsrechtlichen Gründen leider nur möglich, wenn Ihr Studium remote stattfindet. Dazu wird eine individualisierte Bescheinigung deiner Hochschule benötigt.