Publiée il y a 17 jours
Mémoire de master « World Models for Physical AI »
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AIT Austrian Institute of Technology GmbH
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L’essentiel de l’offre
L'AIT Austrian Institute of Technology propose une thèse de master sur les world models pour l'IA physique à Vienne (Autriche). Le sujet porte sur l'utilisation de données LiDAR, images et capteurs pour la robotique de terrain, avec des architectures de world models embarquées.
- Métier
- Thèse de master en IA physique
- Secteur
- Administration et secteur public
- Diplôme
- Non indiqué
- Expérience
- Non indiquée
- Langues
- Anglais
- Contrat
- Stage
- Salaire
- Non indiqué
Résumé rédigé automatiquement par l’Agent carrière à partir de l’annonce. L’annonce complète figure ci-dessous.
- Date de publication
- 22 septembre 2026
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L'AIT Austrian Institute of Technology est la plus grande organisation de recherche et de technologie (RTO) d'Autriche. Nous visons à transformer l'excellence scientifique en innovation à impact. Avec nos partenaires, nous développons des technologies et des solutions pour un avenir durable, résilient et numérisé, en renforçant la compétitivité et la souveraineté technologique de l'Europe. Nos équipes internationales allient recherche de pointe et solide expertise de mise en œuvre pour créer une valeur mesurable pour l'industrie et la société.
Le Center for Vision, Automation & Control situé à Vienne (Giefinggasse, 1210) invite les candidats à déposer une demande pour un mémoire de master. Au sein du Center for Vision, Automation & Control, la Competence Unit Assistive & Autonomous Systems (AAS) recherche et développe des composants technologiques pour les systèmes d'assistance et l'automatisation des véhicules utilitaires et des plateformes aériennes sans pilote, en se concentrant sur les techniques de perception de l'environnement (par exemple, caméras multispectrales, capteurs laser et radar, odométrie et navigation par satellite) afin de soutenir une assistance pilotée par l'IA efficace, flexible et sûre.
Dans le cadre de ce mémoire de master, vous étudierez comment les modèles du monde peuvent être appliqués à la robotique de terrain à l'aide de données LiDAR, d'images et de capteurs à l'échelle du monde réel. L'objectif est de permettre l'IA physique pour les machines à grande échelle, telles que les grues, en concevant une architecture efficace de modèle du monde qui s'exécute sur du matériel embarqué. Votre travail s'inscrira dans le projet LOK (Logistik-Onboard-Kompetenz), qui vise à moderniser la logistique de transport intermodal grâce à des solutions d'IA embarquées tournées vers l'avenir pour la manutention efficace des conteneurs de transport. Le défi central de LOK est de résoudre le compromis entre précision et rapidité, afin que les nouvelles architectures d'IA et les configurations multi-capteurs restent fiables même dans des scénarios complexes et des conditions environnementales défavorables.
C'est votre occasion de vous attaquer à l'un des sujets d'IA les plus brûlants actuels, d'avoir un impact immédiat dans le monde réel de la maintenance industrielle et de booster votre carrière dans l'IA et la science des données.
Mémoire de master « World Models for Physical AI »
CENTER FOR VISION, AUTOMATION & CONTROL
Sous la direction de notre équipe d'experts, vous vous immergerez dans les aspects théoriques et pratiques des modèles du monde pour l'IA physique. Tout au long du mémoire, vous bénéficierez d'un mentorat pratique, de sessions d'apprentissage structurées et de retours interdisciplinaires réguliers pour assurer votre croissance professionnelle et la réussite du projet.
Plongez dans la littérature : passez en revue les architectures de modèles du monde pour l'IA physique, en accordant une attention particulière au contraste entre les approches basées sur la reconstruction et la prédiction latente de style JEPA, ainsi qu'à l'apprentissage de représentations auto-supervisé sur des données LiDAR et multi-capteurs à grande échelle.
Stratégies d'encodeur : implémentez et comparez des conceptions d'encodeurs pour les données LiDAR et d'images, par exemple basées sur des voxels, des points, une vue à vol d'oiseau ou des représentations tokenisées, et évaluez dans quelle mesure elles conviennent à l'apprentissage de modèles du monde.
Apprentissage de la dynamique de scène : concevez et entraînez des modèles du monde qui capturent l'évolution de la scène au fil du temps et comparez systématiquement les objectifs d'apprentissage et les choix architecturaux.
Évaluation : définissez des métriques appropriées et évaluez la qualité prédictive et la robustesse dans des conditions difficiles, y compris l'écart de transfert entre les données de capteurs simulées et réelles.
Faisabilité embarquée : explorez la compatibilité des approches développées avec le matériel edge et embarqué.
Résultats et publication : analysez et présentez vos résultats, tirez des recommandations pour la recherche future et, selon vos résultats, contribuez à une publication dans une conférence de premier plan en robotique ou en apprentissage automatique.
Vos qualifications en tant que partenaire ingénieux :
Études de master en cours en intelligence artificielle, informatique, robotique ou dans un domaine technique comparable.
Solides compétences en programmation, en particulier en Python et PyTorch, ainsi qu'une bonne compréhension de l'apprentissage profond ; une expérience avec les données 3D ou le traitement de nuages de points, la vision par ordinateur ou les modèles génératifs est un plus.
Goût pour les défis orientés vers les applications dans des contextes industriels, en traduisant la théorie en solutions concrètes.
Haut niveau d'engagement et esprit d'équipe, avec la capacité de collaborer efficacement dans des environnements multidisciplinaires.
Excellentes compétences en anglais, à l'écrit comme à l'oral, pour la communication scientifique et la documentation. Des compétences en allemand sont un plus.
Soutien à la supervision académique : si vous avez déjà un directeur de mémoire approprié dans votre université, c'est idéal ; sinon, nous vous aiderons à entrer en contact avec un conseiller approprié.
Ce à quoi vous pouvez vous attendre :
Durée : 6 mois (début flexible, idéalement dès que possible)
Lieu : Vienne (hybride)
Mentorat intensif par des scientifiques et experts expérimentés de l'AIT
Possibilité de publier les résultats dans des conférences à comité de lecture et de collaborer avec des partenaires industriels de premier plan
EUR 1027,40 brut par mois pour 20 heures/semaine sur la base de la convention collective. Des avantages d'entreprise supplémentaires s'y ajouteront. En tant qu'institution de recherche, nous connaissons bien la supervision et la réalisation de mémoires de master, et nous nous réjouissons de vous soutenir en conséquence !
Chez AIT, nous créons un environnement de travail inclusif et favorable à la famille qui promeut l'égalité des chances et renforce activement la diversité au sein de notre personnel et dans les postes de direction. Entre autres initiatives, nous nous engageons à augmenter la proportion de femmes dans notre entreprise et accueillons donc particulièrement les candidatures féminines.
Veuillez soumettre vos documents de candidature complets en ligne, comprenant votre CV, une lettre de motivation, les certificats pertinents (relevé de notes), ainsi qu'une preuve d'identité :
https://jobs.ait.ac.at/Job/271864
Liens dans l’annonce officielle
L’employeur
AIT Austrian Institute of Technology GmbH
Administration et secteur public
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Annonce vérifiée le 8 octobre 2026
Annonce originale
Master-Thesis “World Models for Physical AI”
The AIT Austrian Institute of Technology is Austria’s largest Research and Technology Organisation (RTO). We aim to transform scientific excellence into innovation with impact. Together with our partners, we develop technologies and solutions for a sustainable, resilient, and digitalized future, strengthening Europe’s competitiveness and technological sovereignty. Our international teams combine cutting-edge research with strong implementation expertise to create measurable value for industry and society.
The Center for Vision, Automation & Control located in Vienna (Giefinggasse, 1210) invites applications for a master thesis. Within the Center for Vision, Automation & Control, the Competence Unit Assistive & Autonomous Systems (AAS) researches and develops technology components for assistance systems and the automation of commercial vehicles and unmanned aerial platforms, focusing on environment-perception techniques (e.g., multi-spectral cameras, laser- and radar-based sensors, odometry, and satellite navigation) to support efficient, flexible, and safe AI-driven assistance.
As part of this master's thesis, you will investigate how world models can be brought to field robotics using real-world-scale LiDAR, image, and sensor data. The goal is to enable physical AI for large-scale machinery, such as cranes, by designing efficient world model architecture that run on on-device hardware. Your work will be embedded in the LOK (Logistik-Onboard-Kompetenz) project, which aims to modernize intermodal transport logistics through forward-looking, on-device AI solutions for the efficient handling of transport containers. LOK's central challenge is resolving the trade-off between accuracy and speed, so that novel AI architectures and multi-sensor setups remain reliable even in complex scenarios and adverse environmental conditions.
This is your opportunity to tackle one of today’s hottest AI topics, deliver immediate real‑world impact in industrial maintenance, and supercharge your career in AI and data science.
Master-Thesis “World Models for Physical AI”
CENTER FOR VISION, AUTOMATION & CONTROL
Under the guidance of our expert team, you will immerse yourself in both the theoretical and practical aspects of world models for physical AI. Throughout the thesis, you’ll receive hands-on mentorship, structured learning sessions, and regular interdisciplinary feedback to ensure your professional growth and project success.
Dive into the Literature: Review world model architectures for physical AI, with particular attention to the contrast between reconstruction-based approaches and JEPA-style latent prediction, as well as self-supervised representation learning on large-scale LiDAR and multi-sensor data.
Encoder Strategies: Implement and compare encoder designs for LiDAR and image data, e.g., voxel-based, point-based, bird's-eye-view, or tokenized representations, and assess how well they suit world model learning.
Learning Scene Dynamics: Design and train world models that capture how the scene evolves over time and systematically compare learning objectives and architectural choices.
Evaluation: Define suitable metrics and evaluate predictive quality and robustness under challenging conditions, including the transfer gap between simulated and real sensor data.
On-Device Feasibility: Explore the compatibility of the developed approaches with edge and on-device hardware.
Results & Publication: Analyze and present your findings, derive recommendations for future research, and, depending on your results, contribute to a publication at a leading robotics or machine learning venue.
Your qualifications as an Ingenious Partner:
Ongoing master’s studies in Artificial Intelligence, Computer Science, Robotics, or a comparable technical field.
Strong programming skills, especially in Python and PyTorch, along with a solid understanding of deep learning; experience with 3D data or point cloud processing, computer vision, or generative models is a plus.
Enjoyment of application-oriented challenges in industrial contexts, translating theory into real-world solutions.
High level of commitment and team spirit, with the ability to collaborate effectively in multidisciplinary settings.
Excellent English skills, both written and spoken, for scientific communication and documentation. German skills are a plus.
Academic supervision support: If you already have a fitting supervisor at your university, that’s ideal; otherwise, we’ll help you connect with an appropriate advisor.
What to expect:
Duration: 6 months (flexible start, ideally as soon as possible)
Location: Vienna (hybrid)
Intensive mentorship by experienced AIT scientists and experts
Opportunity to publish results in peer-reviewed conferences and collaborate with leading industry partners
EUR 1027,40 gross per month for 20 hours/week based on the collective agreement. There will be additional company benefits. As a research institution, we are familiar with the supervision and execution of master theses, and we are looking forward to supporting you accordingly!
At AIT, we create an inclusive and family-friendly working environment that promotes equal opportunities and actively strengthens diversity across our workforce and in leadership positions. Among other initiatives, we are committed to increasing the proportion of women in our company and therefore particularly welcome applications from female applicants.
Please submit your complete application documents online, consisting of your CV, a cover letter, relevant certificates (transcript of records), as well as a proof of identity:
https://jobs.ait.ac.at/Job/271864