MASTER THESIS STUDENT - EXTENDING THE PREDICTIVE AUTONOMY LAB

Fraunhofer-Gesellschaft; Kaiserslautern; Hybrid; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Forschungsinstitut in Kaiserslautern sucht einen Masterstudenten (m/w/d) für die Durchführung einer Masterarbeit im Bereich Sicherheitsengineering. Der/die Kandidat/in wird daran arbeiten, ein Open-Source-System zur Fahrerüberwachung zu integrieren. Voraussetzung sind fundierte Programmierkenntnisse in Python und C++, sowie Kenntnisse in Fahrsimulationsumgebungen. Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur hybriden Arbeit werden angeboten.

Leistungen

Zugang zu modernen Fahrsimulationsumgebungen

Flexibles Arbeiten

Unterstützende Forschungsumgebung

Qualifikationen

• Computer science student (or comparable university course).
• Fluency in German or English (spoken and written).
• Strong programming skills in Python and C++.
• Experience working with driving simulation environments (e.g., CARLA, SILAB).
• Very good academic transcript with respect to master courses.

Aufgaben

• Conduct a survey of open-source partial driving automation and driver monitoring systems.
• Design an integration architecture for the chosen system and the PAL.
• Implement the technical integration.
• Validate the successful integration.

Kenntnisse

Programmierung in Python

Programmierung in C++

Deutsch oder Englisch fließend

Erfahrung mit Fahrsimulationsumgebungen

Gute Kommunikation

Hohe Motivation und Zuverlässigkeit

Ausbildung

Studium der Informatik oder vergleichbarer Studiengang

Jobbeschreibung

Overview

The Safety Engineering department develops methods and tools for model-based safety engineering, dynamic risk management and innovative safety concepts. Fraunhofer IESE’s Predictive Autonomy Lab (PAL) is a state-of-the-art driving simulator laboratory supporting research in automated driving systems, safety engineering, and human-machine interaction. It offers a controlled environment for researching human behavior in the automotive domain focusing on driving automation systems and driver monitoring. To validate new technologies for driver monitoring systems (DMS) a robust evaluation environment with a realistic reference system is critical. This master thesis aims to select and integrate an open-source DCAS and DMS solution (e.g., openpilot, Apollo Auto, CARLA-based extensions) into our PAL, enabling benchmarking against a realistic reference system.

Was Du bei uns tust

• Do your master thesis in close collaboration with ongoing research
• Work as part of your master thesis comprises:
• Conduct a survey of open-source partial driving automation and driver monitoring systems
• Select a suitable system based on requirements defined in alignment with the supervisor
• Design an integration architecture for the chosen system and the PAL
• Implement the technical integration
• Validate the successful integration
• Present your progress regularly to your supervisor
• Finalize your thesis documenting your work
• Present your final results to your professor, your supervisor and colleagues at Fraunhofer IESE

Was Dumitbringst

• Computer science student (or comparable university course)
• Fluency in German or English (spoken and written)
• Ability to work on-site at Fraunhofer IESE in Kaiserslautern
• Strong programming skills in Python and C++
• Experience working with driving simulation environments (e.g., CARLA, SILAB) and implementing and integrating components into them
• Very good academic transcript with respect to master courses and no remaining courses besides this thesis when the master thesis is expected to start
• Good communication skills to explain concepts and receive feedback
• High motivation, independence, and reliability

Was Duerwarten kannst

• Weekly or bi-weekly meetings with the supervisor to receive continuous and early feedback
• Access to and chance to work with a state-of-the-art driving simulator environment
• Opportunity to work on a scientifically valuable topic supporting ongoing research projects
• Collaborative and supportive research environment
• Flexible working hours
• Possibility to work on-site as well as from home in alignment with the needs of the ongoing work
• Contribution to the advancement of safety-based technologies in automated driving

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Für inhaltliche Fragen wende dich bitte an:

Marc Lorenz

[e-mail]

Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE

www.iese.fraunhofer.de

Kennziffer: 81411 | Bewerbungsfrist: