Feed-Forward-Modelle zur 3D-Rekonstruktion können Szenengeometrie direkt aus Bildern oder Videos vorhersagen, ohne eine aufwendige szenenspezifische Optimierung zu benötigen. Durch die Kombination von großskaligem Pre-Training, Multi-View-Reasoning und starken geometrischen Priors stellen sie eine effiziente Alternative zu klassischen Rekonstruktionsverfahren wie Structure-from-Motion, NeRF und optimierungsbasiertem 3D Gaussian Splatting dar. Trotz aktueller Fortschritte reagieren bestehende Modelle weiterhin empfindlich auf anspruchsvolle reale Bedingungen. Verdeckungen, bewegte Objekte, wechselnde Beleuchtung, Nachtaufnahmen, Reflexionen, Regen, Nebel und Schnee können zu unvollständiger Geometrie, unzuverlässigen Korrespondenzen und zeitlich inkonsistenten Vorhersagen führen. Eine höhere Robustheit unter solchen Bedingungen ist daher insbesondere für autonomes Fahren und robotische Wahrnehmung von großer Bedeutung. Als Werkstudent*in unterstützt du die Entwicklung robuster Feed-Forward-Rekonstruktionsmodelle für dynamische Szenen. Du untersuchst Methoden zur Behandlung von Verdeckungen, Beleuchtungsänderungen und widrigen Wetterbedingungen. Darüber hinaus erforschst du, wie große Rekonstruktionsmodelle als universelle geometrische Backbones für nachgelagerte Aufgaben des 3D-Szenenverständnisses eingesetzt werden können, insbesondere für Semantic Occupancy Prediction und 4D Occupancy Forecasting.
Diese Aufgaben interessieren Dich
Entwicklung und Evaluation von Feed-Forward-Modellen zur Rekonstruktion dynamischer 3D-Szenen aus monokularen oder Multi-View-Bildsequenzen.
Untersuchung der Rekonstruktionsrobustheit bei partiellen und langfristigen Verdeckungen, bewegten Objekten und unvollständigen Beobachtungen.
Entwicklung von Methoden zur Verbesserung der geometrischen Konsistenz bei wechselnder Beleuchtung, schlechten Lichtverhältnissen, Schatten und Reflexionen.
Evaluation und Verbesserung der Modellleistung unter widrigen Wetterbedingungen wie Regen, Nebel, Schnee und eingeschränkter Sicht.
Vergleich der entwickelten Methoden mit relevanten Baselines sowie Dokumentation technischer und experimenteller Ergebnisse.
Das zeichnet Dich aus
Du absolvierst gegenwärtig einen Studiengang im Bereich Informatik, Künstliche Intelligenz, Robotik, Elektrotechnik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
Du hast sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit PyTorch.
Du besitzt ein gutes Verständnis von Computer Vision, Deep Learning, 3D-Geometrie oder Multi-View Vision.
Erfahrung mit Tiefenschätzung, Optical Flow, Punktwolken, Kameraposenschätzung, NeRF, 3D Gaussian Splatting oder 3D-Rekonstruktion ist von großem Vorteil.
Deine Sprachkenntnisse machen es Dir möglich, deine Rolle auf Englisch (mind. C1-Niveau) auszuüben. Deutschkenntnisse sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
Das bieten wir Dir
New Work & Kultur
Selbstorganisierte Teams mit viel Gestaltungsspielraum
Verantwortung und Mitgestaltung
Offene Fehler- und Feedbackkultur
Mentoring & persönliche Entwicklung
Individuelles Mentoring ab dem ersten Tag
Regelmäßige Entwicklungsgespräche („Catch-ups“)
Führung auf Augenhöhe, basierend auf Vertrauen und Respekt
Lebenslanges Lernen
Fachliche und überfachliche Trainings
Interne TechTalks, externe Fortbildungen und Konferenzen
High-End Software Engineering
Anspruchsvolle, innovative und vielseitige Projekte
Cross-funktionale Teams mit modernen Technologien
Gelebte Expertenkultur und teamübergreifender Wissensaustausch
Familienfreundlichkeit
Zuschuss zu Betreuungskosten bis zu 250 €/Kind
Lohnfortzahlung für Kinderkrankentage
Gemeinschaft & Events
Regelmäßige Events (z. B. Retreats, Sommerfeste)
Persönliche Begegnungen & Teamzusammenhalt
Ab Tag 1 Teil der vielfältig vernetzten Community
Arbeitszeit & Flexibilität
Freie Wahl von Arbeitszeit und -ort
Flexible Arbeitszeitkonten, 30 Tage Urlaub, Teilzeitoption, Sabbatical & Workation
Gesundheit & Wohlbefinden
Mental Health Taskforce
JobRad & weitere Angebote
Vielfalt & Inklusion
Diversity Taskforce für Perspektivenvielfalt
Kultur der Zugehörigkeit: Jede*r soll sich angenommen fühlen
Gehaltsinformationen
Innerhalb unseres einheitlichen und transparenten Gehaltsframeworks liegt die Vergütung für diese Position zwischen 15,50 € und 19,50 € pro Stunde und orientiert sich an verschiedenen Faktoren, wie Qualifikation und Erfahrung.
