Doktorarbeit zur Untersuchung und Optimierung von Klassifikationsverfahren auf Embedded-Hardware

Job description

Doktorarbeit zur Untersuchung und Optimierung von Klassifikationsverfahren auf Embedded-Hardware

Organisation:

Standort:

Funktionsbereich:

Datum:

Referenzcode:

Robert Bosch GmbH

Leonberg

Entwicklung, Softwareentwicklung

27.06.2016

DE00454361

Möchten Sie Ihre Ideen in nutzbringende und sinnvolle Technologien verwandeln? Ob im Bereich Mobility Solutions, Consumer Goods, Industrial Technology oder Energy and Building Technology - mit uns verbessern Sie die Lebensqualität der Menschen auf der ganzen Welt. Willkommen bei Bosch.

Jetzt bewerben!

Ihr Beitrag zu Großem

·  Stetige Literaturrecherche bzgl. vielversprechender Klassifikationsalgorithmen und Optimierungen
·  Analyse, Bewertung und Weiterentwicklung der Verfahren, Untersuchung der Eignung auf die konkreten Problemstellungen
·  Prototypische Implementierung in einer Skriptsprache
·  Echtzeitfähige Implementierung in C++ für PC im vorhandenen Framework und ggfs. in einem Embedded System
·  Dokumentation des Konzepts sowie Tests (auch im Fahrzeug) und statistische Auswertung

Was Sie dafür auszeichnet

·  Abgeschlossenes Studium im Bereich Mathematik, Informatik, Physik (oder vergleichbar)
·  Fundiertes Wissen aus den Gebieten Stochastik/Statistik und Maschinelles Lernen
·  Gute Programmierkenntnisse in C++ und mindestens einer Skriptsprache (z.B. Python) sowie Erfahrungen mit embedded Programmierung sind wünschenswert
·  Idealerweise verfügen Sie über Know-How im Bereich Bildverarbeitung/Computer Vision
·  Analytisches Denken, systematisches Vorgehen und Selbstständigkeit prägen Ihr Handeln
·  Hohe Belastbarkeit, Flexibilität und Teamfähigkeit zeichnen Sie aus und sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden ihr Profil ab

Wissenswertes

Sie möchten in Teilzeit arbeiten? Wir unterstützen individuelle Arbeitszeitmodelle.

Über uns

Die Doktorarbeit ist im Bereich der videobasierten Fahrerassistenzsysteme angesiedelt.
Die Umfeldmodellierung spurunterstützender Fahrerassistenzsysteme basiert auf der Erkennung von Markierungen, welche die Fahrspuren beschreiben. Zusätzlich werden schwer zu beschreibende Bereiche des Umfeldes, wie unmarkierte Fahrbahnränder, durch überwachte oder teilüberwachte Lernalgorithmen analysiert. In diesem Kontext sollen Klassifikationsverfahren vom aktuellen Rand der Forschung auf ihre Embedded-Tauglichkeit untersucht und weiterentwickelt werden:

Kontakt

Kontakt Personalabteilung

Barbara Baier
Tel.: +49(711)811-11964

Kontakt Fachabteilung

Paul Ruhnau
Tel.: +49(711)811-37648

moreAboutOurLocation(270);

·  PDF drucken

Jetzt bewerben!