End-to-End-Lernen für einen Münchner Premium-OEM evaluieren

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Übersicht

Worum es bei diesem Projekt geht.

Trainiere ein ConvNet auf Kameradaten, vergleiche es in der CARLA-Simulation und verfasse ein Risiko-Memo. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.

Das Szenario

Der Münchner OEM hat eine ML-Forschungseinheit mit etwa 25 Personen und betrachtet End-to-End-Lernen offiziell als eine von mehreren Optionen, ohne sich auf eine Richtung festzulegen.

CredentialBlockchain-anchored

ShareableLinkedIn-ready

LanguageEnglish

PaceSelf-paced

Das Briefing

Was Du tust und was Du zeigst.

Wie schneidet ein einfaches End-to-End-Lernmodell im niedrigen Geschwindigkeitsbereich gegen einen modularen Mini-Stack ab, und welche Risiken bleiben offen?

Earning criteria — what you'll demonstrate

End-to-End-Lernen als Imitationslernen verstehen und implementieren
Closed-Loop-Bewertung in einer Fahrsimulation aufsetzen
Verteilungsverschiebungen als zentrales Risiko benennen
Eine Methodenoption für eine Forschungsabteilung ehrlich einordnen

Studienpassung

Wo dies in Dein Studium passt.

Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.

Studienzuordnung folgt in Kürze.

Fähigkeiten

Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.

Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.

Karrieren

Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.

Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.

Karrierewege, die das aufbaut

Kanonische Rollen

Machine Learning Engineering
Ein Modell, das auf einem Laptop funktioniert, und ein Modell, das für Millionen von Nutzern arbeitet, sind zwei völlig unterschiedliche Artefakte – und Machine Learning Engineers leben in der Lücke dazwischen. Die Rolle besteht darin, ML auf Forschungsebene in zuverlässige Produktionssysteme zu verwandeln, was bedeutet, dass du dich um Latenz, Retraining-Pipelines und das kümmerst, was passiert, wenn sich die Datenverteilung um drei Uhr morgens verschiebt. Du wächst in diese Rolle hinein durch praktische Arbeit mit PyTorch oder TensorFlow, gepaart mit genügend Software-Engineering-Disziplin, um echte CI/CD-Prozesse zu betreiben. Tools wie AWS SageMaker werden Teil deines Workflows. Starke ML Engineers können mit Data Scientists auf der einen Seite und Platform Engineers auf der anderen fachsimpeln – und diese zweisprachige Qualität ist oft das, was ihnen den Job verschafft.
AI Engineering

ML Researcher

Eine ehrliche Methodenstudie zum End-to-End-Lernen mit Risiko-Memo ist genau das Profil, das ML Researchers in OEM-Forschungseinheiten zeigen sollten.

Dieses Projekt schärft

end-to-end-learning
imitation-learning
model-evaluation

AI Safety Researcher

Verteilungsverschiebungen und fehlende Erklärbarkeit konkret zu benennen ist klassische Kernarbeit von AI Safety Researchern im automotiven Kontext.

Dieses Projekt schärft

risk-analysis
model-evaluation
end-to-end-learning

Research Scientist

Eine Closed-Loop-Bewertung in einer Forschungsumgebung sauber durchzuziehen und im Forschungsrat zu präsentieren ist der Alltag von Research Scientists in OEM-Settings.

Dieses Projekt schärft

simulation
imitation-learning
model-evaluation

Noch eine Sache

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.

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