PhD Адаптация Домена и Базовые Модели для Автоматизированного Восприятия Вождения

Описание компании

Хотите, чтобы перспективные технологии формировались именно вашими идеями? Присоединяйтесь к нам для разработки мобильных решений, потребительских товаров, промышленной технологии, или технологии энергии и строительства - с нами у вас будет шанс улучшить качество жизни по всему миру. Добро пожаловать в Bosch.

Компания Robert Bosch GmbH ждет ваших заявок!

Описание работы

Техники Неконтролируемой Адаптации Домена становятся все более важными в контексте автоматизированного вождения, поскольку они решают проблему адаптации моделей восприятия к новым и разнообразным условиям движения. Они направлены на изучение общего пространства представления, которое минимизирует различия между исходным и целевым доменами. При этом они позволяют использовать автоматизированные системы вождения в различных реальных сценариях, включая разные погодные условия и типы дорог. Разработка и улучшение этих техник являются ключевыми для реализации полного потенциала автономного вождения и продвижения в области автоматизированного восприятия вождения, особенно когда метки данных в целевом домене отсутствуют или сложно получить.

Кроме того, базовые модели могут служить основой, на которой строится адаптивность и эффективность систем машинного обучения. Эти модели разработаны для изучения прочного представления данных, которое превышает доменные особенности, позволяя беспрепятственно передавать знания и взгляды по различным доменам. Захватывая основные общие паттерны и функции разных наборов данных, базовые модели обеспечивают адаптацию алгоритмов машинного обучения к новым средам, делая их неотъемлемым компонентом в решении таких проблем, как сдвиг домена и нехватка данных. В сущности, базовые модели прокладывают путь к более универсальным и адаптивным системам искусственного интеллекта, способными работать надежно в широком спектре реальных сценариев.

Ваши задачи:

• Исследование и разработка передовых рамок для Неконтролируемой Адаптации Домена и Фундаментальной Модели с акцентом на датчики, основанные на облаке точек, например, Радар и Лидар.
• Оценка разработанных методов на открытых и внутренних собственных наборах данных, как в офлайне, так и в онлайне.
• Работа вместе с опытными исследователями и разработчиками для внесения своего вклада в крупные открытые проекты в области автоматизированного вождения.
• Публикация результатов исследований на ведущих конференциях и в журналах (CVPR, ICML, NIPS, ICLR или IV)
• Руководство студентами магистратуры и бакалавриата
• Взятие на себя ответственности за задачи проекта и работа в гибкой и разнообразной команде с обменом между несколькими проектами и группами

Квалификация

• Образование: степень (Магистр/Диплом) в области информатики, электротехники, математики или смежной области с отличной успеваемостью
• Опыт и знания: твердые знания алгоритмов и принципов машинного обучения, предпочтительно глубокого обучения. Предыдущий опыт в адаптации домена будет плюсом.
• Опыт программирования: хорошие навыки на Python с знанием фреймворков для глубокого обучения, таких как Tensorflow или PyTorch
• Личные качества и стиль работы: открытый и целеустремленный игрок в команде с отличными навыками решения проблем и аналитических способностями
• Язык: свободное владение английским языком (письменно и устно), знание немецкого будет плюсом

Дополнительная информация

Финальная тема докторской диссертации будет определена в соответствии с вашим университетом. Начало работы: по согласованию

Для нас разнообразие и инклюзия - это не просто тренды; они прочно входят в нашу корпоративную культуру. Поэтому мы приветствуем все заявки, независимо от пола, возраста, инвалидности, вероисповедания, этнического происхождения или сексуальной идентичности.

                                    Нужна помощь с заявкой?
Claudia Schillerwein (Отдел кадров)
[email protected]

Нужна дополнительная информация о работе?
Karim Armanious (Функциональный отдел)                                              karimadelde.bosch.com