Bei Daimler Truck verändern wir das heutige Transportwesen. Wir übernehmen weltweit Verantwortung und arbeiten gemeinsam an unserer Vision: Leading Sustainable Transportation. Als ein globales Team treiben wir unseren Fortschritt und Erfolg gemeinsam voran – jede:r macht bei Daimler Truck den Unterschied.

Gemeinsam wollen wir einen nachhaltigeren Transport erreichen, unseren CO₂-Fußabdruck verringern, die Sicherheit auf und neben den Straßen erhöhen und intelligentere Technologien sowie attraktive Finanzierungslösungen entwickeln. Wir arbeiten für alle, die die Welt bewegen – das ist unser gemeinsamer Antrieb bei Daimler Truck.

Aufgaben

Im Rahmen der Abschlussarbeit wird ein Stereokamerasystem für Nutzfahrzeuge in Verbindung mit Deeplearning und LiDAR-Sensorik am Fahrzeug unter realen Bedingungen entwickelt und mit klassischen Ansätzen verglichen. Ihre Arbeit wird dazu beitragen, die Sicherheit unserer modernen Fahrzeuge zu verbessern.
  • Inbetriebnahme der vorhandenen Hardware, sowie Integration in ein Versuchsfahrzeug
  • Recherche im Bereich KI-basierte Stereo-Ansätze und Stereo-Matching Algorithmen
  • Weiterentwicklung und Programmierung von Matching-Algorithmen für Stereokamerasysteme unter Verwendung aktueller Technologien
  • Kombination zwischen Kamera- und Lidar-Sensorik
  • Durchführung von Tests und Evaluierung der erstellten Software
  • Vergleich des Ansatzes mit verfügbaren Open-Source Ansätzen

Qualifikationen

  • Studiengang Mechatronik, Informatik, Elektrotechnik oder ein vergleichbarer Studiengang
  • Kenntnisse und Erfahrungen mit Programmierung, idealerweise in Python oder C++
  • Erfahrung mit Deeplearning-Ansätzen und den dazugehörigen Frameworks (z.B. PyTorch) sowie Computer Vision (OpenCV) sind von Vorteil
  • Grundkenntnisse in Linux und ROS2
  • Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Sicherer Umgang mit MS-Office
  • Engagement und Teamfähigkeit
  • Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise

Wir bieten Ihnen

  • Eine spannende und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem dynamischen Umfeld
  • Die Möglichkeit, eigenverantwortlich an Projekten mitzuwirken und deine Ideen einzubringen
  • Eine attraktive Vergütung und flexible Arbeitszeiten
  • Einblicke in die Arbeitswelt eines führenden Unternehmens der Nutzfahrzeugbranche
  • Teilnahme und Mitwirkung an spannenden Austausch- und Netzwerkeformaten des standortübergreifenden Students @ Daimler Truck Netzwerkes
Einblicke von unseren Mitgliedern
Joanne
JoanneTechnische Universität MünchenProject Management and Science Communication 2024
Joanne erzählt uns von ihren Erfahrungen mit Bright Network und gibt Tipps zum Thema Berufseinstieg.
Read Joannes story
Joanne, Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Theresa
TheresaUniversität PassauResearch Assistant IPMT 2022
Wir haben uns mit Theresa, einem unserer Mitglieder, zusammengesetzt, um über ihre Karriere und ihre Erfahrungen mit Bright Network zu reden. Hier findest du unser Interview mit ihr.
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Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022