Masterarbeit: Foundation Models (Embodied AI) für ein Fahrzeug Docking-Manöver (w/m/d)
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Was ehemalige und aktuelle Mitarbeiter:innen über diesen Arbeitgeber sagen
Geschätztes Gehalt
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Ø 46.300 €
Bruttodurchschnittsgehalt Vollzeit
31.800 €73.300 €
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Was die Firma über den Job sagt
Das erwartet dich
Wir suchen dich im Team für eine Masterarbeit an der Schnittstelle Autonomes Fahren / Foundation Models. Du erstellst eine State-of-the-Art-Übersicht zu Foundation Models und entwirfst eine Vision→Controller-Pipline für ein Eindock-/Park-Manöver. Auf Basis der Literatur erstellst du einen simulativen Prototyp mit CARLA. Anschließend integrierst du einen Proof-of-Concept am Fahrzeug.
Deine Aufgaben
- Survey (SoTA): Systematische Übersicht zu Foundation Model -Frameworks, Vision-Language-Modellen (Visual→Language), Language-to-Design (Plan/Trajektorie) und Design-to-Controller (Low-Level-Ausführung)
- Taxonomie & Vergleich: Agent-Rollen (Perception-Narrator, Planner, Safety-Critic, Controller-Designer), Kommunikationsmuster, Wissenseinbindung (RAG), Safety/Runtime-Checks
- Prototyping (Simulation): Aufbau einer CARLA Pipeline mit: Visual→Language, Szenenbeschreibung/Key-Facts aus Bild/Video. Language→Design, Plan/Trajektorie als deklaratives Format (z. B. Wegpunkte, Begrenzungen). Design→Controller, Übergabe an den Regler. Feedback, Critic/Verifier (Kollisionschecks, Dynamik-/Komfort-Constraints), Selbst-Reflexion/Re-Planung
- Evaluation (Simulation): Kennzahlen definieren und messen (Erfolgsrate, Time-to-Dock, Quer-/Längsfehler, Clearance, Komfort/Jerk, Replans, Sicherheitsverletzungen)
- Optional: Minimal-Integration am Versuchsfahrzeug
- Dokumentation & Präsentation: saubere, reproduzierbare Doku (Repo/Readme), Abschlussvortrag
Das bringst du mit
- laufendes wissenschaftliches Studium in Informatik, Computer Science, Robotik, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Elektrotechnik, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science, Mathematik oder Physik oder vergleichbar
- starkes Interesse am Autonomem Fahren, LLMs/Generative AI und Multi-Agenten-Systemen
- Grundkenntnisse in Python und Git sowie der Bereitschaft sich in ROS2 oder Bereitschaft dich einzuarbeiten
- Erfahrung in Simulation (z. B. CARLA/Gazebo/SUMO) oder Pfadplanung/Regelung ist von Vorteil
- Basis-Know-how zu LLMs, ML/Deep Learning (Datasets, Training/Inference)
- strukturierte Literaturrecherche & wissenschaftliches Schreiben (DE/EN)
- Erfahrung in Simulation (z. B. CARLA/Gazebo/SUMO), Pfadplanung/Regelung sowie Linux sind von Vorteil
Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe E05 TVöD.
Dann bewirb dich gleich für den Job bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR).