Masterarbeit-Entwicklung und Bewertung hybrider Machine Learning Verfahren zur Knickwinkelbestimmung

ZF Group; Hannover; Vor Ort; EUR 30.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen sucht motivierte Studierende für eine Masterarbeit im Bereich hybrider Machine Learning Verfahren. Diese spannende Gelegenheit bietet die Möglichkeit, an der Entwicklung und Bewertung von Modellen zur Bestimmung des Knickwinkels von Nutzfahrzeugkombinationen zu arbeiten. Sie werden Literaturrecherchen durchführen, maschinelle Lernmodelle auswählen und implementieren sowie die Ansätze hinsichtlich ihrer Genauigkeit bewerten. Dies ist eine hervorragende Chance, praktische Erfahrungen in einem dynamischen Umfeld zu sammeln und Ihre Fähigkeiten in Machine Learning und Bildverarbeitung weiterzuentwickeln.

Qualifikationen

• Studium in Mechatronik, Maschinenbau oder Informatik erforderlich.
• Erfahrung in maschineller Bildverarbeitung und Systemmodellierung von Vorteil.

Aufgaben

• Literaturrecherche zu hybriden Machine Learning Verfahren.
• Implementierung und Training von Modellen zur Knickwinkelbestimmung.

Kenntnisse

Machine Learning

Python

Bildverarbeitung

Systemmodellierung

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Ausbildung

Studium im Bereich Mechatronik

Studium im Maschinenbau

Studium in Informatik

Tools

PyTorch

TensorFlow

Keras

Jobbeschreibung

Req ID 76529 | Hannover, Germany, ZF CV Systems Hannover GmbH

Job Description

Wir verstärken unseren Bereich Innovation Lab am Standort Hannover zum nächstmöglichen Zeitpunkt mit einer Masterarbeit - Entwicklung und Bewertung hybrider Machine Learning Verfahren zur Bestimmung des Knickwinkels von Nutzfahrzeugkombinationen.

Hauptaufgaben

1. Literaturrecherche zu Verfahren für die Bestimmung des Knickwinkels von Nutzfahrzeugkombinationen sowie zu theoretischen Grundlagen hybrider Ansätze aus physikalischen und lernbasierten Verfahren
2. Auswahl maschineller Lernmodelle und physikalisch-basierter Modelle zur Knickwinkelbestimmung mit unterschiedlichen Eingangsgrößen (z. B. Kamerabild, kinematische Größen)
3. Implementierung, methodische Erweiterung und Training basierend auf Simulations- und (augmentierten) Realdaten
4. Bewertung der Ansätze hinsichtlich üblicher Gütekriterien (z.B. Genauigkeit) bei unterschiedlichen Randbedingungen (z. B. Geometrie des Aufliegers, Anzahl der Achsen, Fahrzeugmasse, Wetterbedingungen) sowie Dokumentation der erarbeiteten Methoden

Ihr Profil

1. Studium im Bereich Mechatronik, Maschinenbau, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
2. Erfahrung im Bereich (lernbasierter) maschineller Bildverarbeitung und/oder Systemmodellierung
3. Vorkenntnisse in der Programmiersprache Python sowie üblicher Machine-Learning-Bibliotheken (PyTorch, Tensorflow, Keras o.Ä.)
4. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Sind Sie bereit zu erfahren, wie weit Ihr Wissen, Ihr Talent und Ihr Ehrgeiz Sie in der globalen Welt der Nutzfahrzeuge bringen können? Dann bewerben Sie sich mit Ihrem Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und einer aktuellen Notenübersicht. Bitte geben Sie uns bei Ihrer Bewerbung auch den Zeitraum an, in dem Sie die Masterarbeit schreiben wollen.

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Contact

Alexander Benz
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