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.PhD - Predictive Occupancy World Models for End-to-End Autonomous Driving (m/w/x)
Developing predictive occupancy world models for end-to-end autonomous driving. Deep Learning and Computer Vision expertise required. Research-focused role with a focus on 4D world dynamics.
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Anforderungen
- Master's degree in Computer Science, Robotics, AI, Data Science, or related field
- Deep Learning and Computer Vision expertise
- PyTorch framework experience
- Proven Python programming skills
- Desirable: 3D Computer Vision, Occupancy Networks, E2E Driving, World Models, or Sensor Fusion experience
- Advantageous: Familiarity with autonomous driving datasets and CARLA
- Creative and self-driven researcher
- Ownership of challenging topics
- Innovative idea development
- Independent and collaborative work
- Passion for solving fundamental AI challenges
- Drive to build trustworthy and safe systems
Aufgaben
- Develop a generic predictive occupancy model for driving scene representation
- Design architectures to capture geometry and semantics of objects
- Enable explicit understanding of 4D world dynamics
- Research, implement, and evaluate novel end-to-end driving architectures
- Ensure robust situational awareness and safe navigation
- Develop state-of-the-art perception systems
- Transform raw sensor data into rich spatial representations and driving actions
- Bridge the gap between perception and automated driving
- Create architectures where driving decisions are based on predictive occupancy world models
- Ensure spatially grounded and reliable actions
- Test models in simulation and with real-world data
- Demonstrate improvements in safety, transparency, and performance
- Publish findings at leading AI and robotics conferences
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Robert Bosch Stiftung GmbH erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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