Robert Bosch GmbH
31139 Hildesheim - Deutschland
ADAS/AD Engineer
Praktikum/Trainee/Werkstudent
Vollzeit
ab 24.02.2026
Beschreibung
Willkommen bei Bosch
Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.
Die Robert Bosch GmbH freut sich auf eine Bewerbung!
Job Description
- During your thesis... weiter lesen
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Willkommen bei Bosch
Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.
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Job Description
- During your thesis, you will research and develop advanced deep learning methods to improve keypoint matching accuracy for autonomous driving applications.
- You will design a unified neural network architecture that jointly addresses correspondence refinement, outlier rejection, and uncertainty estimation, aiming to replace complex conventional post-processing chains.
- Furthermore, you will investigate novel approaches to achieve sub-pixel precision and handle ambiguous image textures within the feature matching pipeline.
- You will implement and train these models, focusing on efficiency and the potential for distilling the architecture into a fast, real-time capable solution.
- Finally, you will benchmark your approach against current state-of-the-art matchers (e.g., in Visual Odometry scenarios) to demonstrate improvements in robustness and accuracy.
Qualifications
- Education: Master studies in the field of Computer Science, Robotics, Mathematics, Physics or comparable
- Experience and Knowledge: strong background in Computer Vision and Deep Learning; proficiency in Python and PyTorch; specific knowledge of feature matching, multi-view geometry, or SLAM is highly desirable
- Personality and Working Practice: you excel at taking ownership of your research topic with a self-driven, independent, and structured approach, developing your own creative ideas, and engaging in mature, professional technical discussions
- Work Routine: your on-site presence is required
- Enthusiasm: passionate about solving fundamental problems in geometric computer vision and AI
- Languages: very good in English
Additional Information
Start: according to prior agreement
Duration: 6 months
Requirement for this thesis is the enrollment at university. Please attach your CV, transcript of records, examination regulations and if indicated a valid work and residence permit.
Diversity and inclusion are not just trends for us but are firmly anchored in our corporate culture. Therefore, we welcome all applications, regardless of gender, age, disability, religion, ethnic origin or sexual identity.
Work #LikeABosch starts here: Apply now!
#LI-DNI
Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.
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- During your thesis, you will research and develop advanced deep learning methods to improve keypoint matching accuracy for autonomous driving applications.
- You will design a unified neural network architecture that jointly addresses correspondence refinement, outlier rejection, and uncertainty estimation, aiming to replace complex conventional post-processing chains.
- Furthermore, you will investigate novel approaches to achieve sub-pixel precision and handle ambiguous image textures within the feature matching pipeline.
- You will implement and train these models, focusing on efficiency and the potential for distilling the architecture into a fast, real-time capable solution.
- Finally, you will benchmark your approach against current state-of-the-art matchers (e.g., in Visual Odometry scenarios) to demonstrate improvements in robustness and accuracy.
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- Experience and Knowledge: strong background in Computer Vision and Deep Learning; proficiency in Python and PyTorch; specific knowledge of feature matching, multi-view geometry, or SLAM is highly desirable
- Personality and Working Practice: you excel at taking ownership of your research topic with a self-driven, independent, and structured approach, developing your own creative ideas, and engaging in mature, professional technical discussions
- Work Routine: your on-site presence is required
- Enthusiasm: passionate about solving fundamental problems in geometric computer vision and AI
- Languages: very good in English
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Ref-Nr.: 9469415
Aktualisiert:
03.03.2026
Quelle: Bundesagentur für Arbeit
weitere Infos Rechtliche Hinweise zur Nutzung
Ob die Stelle noch verfügbar ist und weitere Informationen findest du direkt auf der Website der Bundesagentur für Arbeit. Bitte beachte: OPROMA ist nicht der Anbieter dieser Stelle und kann keine Auskünfte geben.
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