Abschlussarbeit NPU-Accelerated AI for Eye Tracking - Algorithm Development & Embedded Deployment
- Vollzeit
- Legal Entity: Bosch Sensortec GmbH
Unternehmensbeschreibung
Die Bosch Sensortec GmbH mit Sitz in Reutlingen ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Robert Bosch GmbH. Zum innovativen Produktportfolio gehören mikromechanische Sensoren, intelligente Sensoren mit Mikrocontrollern, integrierte embedded Software-Lösungen sowie Applikationen für die Konsumgüterelektronik. Das 2005 gegründete Unternehmen gehört zu den internationalen Technologieführern auf diesem Gebiet.
Die Bosch Sensortec GmbH freut sich auf deine Bewerbung!
Stellenbeschreibung
- Während deiner Tätigkeit analysierst du den bestehenden Raytracing-basierten Eye-Tracking-Algorithmus und identifizierst dessen rechenintensive Kernfunktionen.
- Des Weiteren benchmarkst du den Algorithmus auf einer Mikrocontroller-CPU und bewertest dabei präzise dessen Laufzeit, Speicherbedarf sowie Genauigkeit.
- Darüber hinaus untersuchst du detailliert, welche Algorithmus-Teile sich durch den Einsatz von DSP-, Matrix- oder NPU-Einheiten effizient beschleunigen lassen.
- Du entwickelst und testest innovative neuronale Modellansätze, um zentrale Eye-Tracking-Berechnungsschritte zu approximieren oder direkt zu beschleunigen.
- Die entwickelten Modelle implementierst, quantisierst sowie exportierst du mithilfe von Python/PyTorch und ONNX speziell für die Zielhardware.
- Umfassend vergleichst du die unterschiedlichen Ansätze hinsichtlich ihrer Genauigkeit, Laufzeit, des Speicherbedarfs und ihrer Deploybarkeit.
- Nicht zuletzt dokumentierst du deine Forschungsergebnisse präzise und leitest daraus konkrete Empfehlungen für die zukünftige Entwicklung ab.
Qualifikationen
- Ausbildung: Studium im Bereich Elektrotechnik, Mechatronik, Embedded Systems, Informatik, Physik, Data Science oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: Interesse an Mikrocontrollern, Embedded AI, Machine Learning oder Signalverarbeitung; Erfahrung mit Python; Kenntnisse in PyTorch, C/C++, ONNX oder Modellquantisierung sind von Vorteil
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest gerne praxisorientiert, analysierst systematisch und möchtest Algorithmen auf realer Hardware evaluieren
- Arbeitsalltag: hybrides Arbeitsumfeld mit Bürotagen und mobiles Arbeiten nach Absprache; praktische Tests auf Embedded-Hardware sind Teil der Thesis
- Sprachen: gutes Deutsch und Englisch
Zusätzliche Informationen
Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
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+49 7121 35 39471
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