Für die Entwicklung und Absicherung von komplexen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) bis hin zum autonomen Fahren (AD) ist der Einsatz virtueller Methoden unabdingbar. Durch die bewegte 3D-Simulation unterschiedlichster Verkehrssituationen können aufwändige Fahrzeugtests ersetzt werden. Doch auch die Erzeugung dieser Szenarien im virtuellen Raum kann zeit- und kostenintensiv sein aufgrund der Vielzahl an möglichen Variationen. Zur Steigerung der Effizienz hat IAV mit einem innovativen KI-gestützten Ansatz auf Basis eines Large Language Models (LLM) ein Tool entwickelt, das die Szenariengenerierung automatisiert und damit den Prozess deutlich beschleunigt. Die Performance dieses Tools soll nun unter Anwendung neuer KI-Methoden weiter optimiert werden.

• Du recherchierst den State-of-the-Art bzgl. LLM-Strategien
• Du wählst geeignete Strategien zur Optimierung der Tool-Performance aus und/oder entwickelst neue Strategien
• Du setzt diese Strategien im Tool um
• Du testest und bewertest die Strategien anhand von Beispiel- und realen Daten
• Du verschiebst die Grenzen des Mach- und Denkbaren

• Laufendes Master Studium im MINT-Bereich
• Gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung, z.B. mit Python
• Vorwissen im Bereich künstlicher Intelligenz

• Kenntnisse in Cloud-Technologien
• Hohes Maß an Eigeninitiative und Kreativität
• Spaß daran, Neues auszuprobieren

Als Student:in arbeitest du bei IAV nicht irgendwo, sondern mittendrin. In echten Projekten. An spannenden Zukunftsaufgaben. Voll integriert und im Schulterschluss mit IAV-Expert:innen. Viel Verantwortung und gleichzeitig viel Freiraum, um Uni und Arbeit zusammen zu bringen: So entstehen beste Perspektiven für deine berufliche Entwicklung. Bei attraktiver Vergütung nach unserem Haustarifvertrag.

Uns sind Vielfalt und Chancengleichheit wichtig. Für uns zählt der Mensch mit seiner Persönlichkeit und seinen Stärken.