Job Description
Life is always about becoming… Im Leben geht es darum, sich auf eine Reise zu begeben, um die beste Version unseres zukünftigen Selbst zu werden. Während wir Neues entdecken, stellen wir uns Herausforderungen, meistern sie und wachsen über uns hinaus.Bewerben Sie sich bei Mercedes-Benz und finden Sie den Aufgabenbereich, in dem Sie Ihre Talente individuell entfalten können. Dabei werden Sie von visionären Kolleginnen und Kollegen unterstützt, die Ihren Pioniergeist teilen. Bei uns einzusteigen bedeutet, Teil eines globalen Teams zu werden, dessen Ziel es ist, die begehrenswertesten Automobile der Welt zu bauen. Together for excellence.
Stellennummer: MER0003GY7
Die Mercedes-Benz Group AG, eines der weltweit erfolgreichsten Automobilunternehmen, ist ein führender Anbieter von Premium- und Luxusfahrzeugen sowie Transportern. In der Konzernforschung & Entwicklung (RD) gestalten wir zukünftige Fahrzeuggenerationen mit innovativen, hochwertigen Produkten und effizienten Prozessen. Wir sind bestrebt, hochautomatisierte Fahrsysteme für Autobahnen und städtische Gebiete zu entwickeln und nutzen dabei modernste Technologien in unseren Teams in Deutschland, Indien, China und den USA. Um unsere technologische Führungsposition zu halten und außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu gewährleisten, suchen wir talentierte und engagierte Doktoranden, die unser Entwicklungsteam für automatisiertes Fahren (AD) in Sindelfingen verstärken.
Der Schwerpunkt Ihrer Promotion wird auf der Entwicklung eines Laufzeitüberwachungssystems für autonome Fahrfunktionen liegen. Dieses System zielt darauf ab, unbekannte Betriebspunkte basierend auf empirischen Daten aus Funktionstests zu identifizieren und so einen sicheren und zuverlässigen Betrieb nach der Einführung zu gewährleisten. Ihre Forschung wird die Erstellung eines theoretischen Rahmens und praktischer Methoden zur Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Fahrsysteme umfassen. Das Hauptziel ist die Entwicklung einer Methode, die den Systembetrieb dynamisch überwacht, unbekannte Betriebspunkte identifiziert und Korrekturmaßnahmen einleitet, um die Sicherheit zu gewährleisten, und dabei statistische Garantien erfüllt.
Sie werden an der Schnittstelle von AD-Systementwicklung, Systemtests und Sicherheit arbeiten, betreut von Experten auf diesem Gebiet. Während Ihrer Forschung werden Sie die neuesten Machine Learning-Techniken wie Out-of-Distribution Detection, Conformal Prediction und Statistical Machine Learning nutzen. Sie haben Zugang zu umfangreichen Daten aus der Systementwicklung und -prüfung, einschließlich realer und simulierter Aufzeichnungen. Ihre Ergebnisse werden nicht nur die Sicherheit des hochautomatisierten Fahrens verbessern, sondern auch einen bedeutenden Beitrag zur Forschungsgemeinschaft leisten. Wir ermutigen und unterstützen ausdrücklich die Veröffentlichung Ihrer Arbeit.
Ihre Aufgaben im Einzelnen:
- Beurteilung des aktuellen Stands der Technik in der Laufzeitüberwachung sicherheitskritischer Robotikanwendungen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf automatisiertes Fahren
- Erweiterung Ihres Wissens in verwandten Bereichen wie Statistical Machine Learning, Machine Learning mit Garantien, Conformal Prediction und Out-of-Distribution Detection
- Entwicklung statistischer Modelle und Algorithmen zur Überwachung von Systembetriebspunkten
- Sammlung und Analyse von Daten aus verschiedenen Testfahrten, einschließlich realer und simulierter Aufzeichnungen
- Validierung der Wirksamkeit der entwickelten Modelle durch verfügbare Daten, Simulationen und zusätzliche Testfahrten
- Integration des Überwachungssystems in Testfahrzeuge
- Organisation der Rekrutierung und Betreuung von Studenten, die zu Ihrer Forschung beitragen
- Dokumentation der Forschungsergebnisse und Veröffentlichung in wissenschaftlichen Artikeln
Möchten Sie Ihre Doktorarbeit in Zusammenarbeit mit der Mercedes-Benz Group AG schreiben? Wir bieten Ihnen ein internationales Netzwerk von Experten, Forschungsmaterialien, Einblicke in unsere Arbeit und einen persönlichen Mentor, der Ihnen neben Ihrem Doktorvater an Ihrer Universität als Ansprechperson zur Verfügung steht.
Idealerweise bringen Sie folgendes mit:
- Hervorragender Master-Abschluss in Mathematik, Statistik, Informatik, Machine Learning, Robotik oder verwandten Bereichen
- Hervorragende Programmierkenntnisse in Python oder C++
- Starkes Wissen und tiefes Verständnis von Machine Learning-Techniken, einschließlich Deep Learning und den entsprechenden Software-Frameworks (z.B. pytorch, tensorflow)
- Erfahrung mit öffentlicher Cloud-Infrastruktur (GCP, AWS oder Azure)
- Erfahrung mit Linux und der Entwicklung auf Linux-Systemen
- Fließende Englischkenntnisse
Bevorzugte Qualifikationen...
- Wissen in Bereich Robotik, Functional Testing oder funktionale Sicherheit
- Grundkenntnisse der ADAS/AD-Architekturen
- Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten und der Wunsch, in einem globalen Team in einem multikulturellen Umfeld zu arbeiten
- Veröffentlichung auf einer Machine Learning- oder Robotik-Konferenz ist von Vorteil
- Hohe intrinsische Motivation, Spitzenforschung zu betreiben
- Hohe Selbstorganisation
- Fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (optional)
Zusätzliche Informationen:
Es handelt sich um eine unbefristete Stelle.
Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Daher bitten wir Sie, sich ausschließlich online zu bewerben und Ihrer Bewerbung einen Lebenslauf, Anschreiben und Zeugnisse beizufügen (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) sowie im Online-Formular Ihre Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren.
Wir freuen uns insbesondere über Onlinebewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen direkt auf diese Ausschreibung. Bei Fragen können Sie sich unter [email protected] zudem an die Schwerbehindertenvertretung des Standorts wenden, die Sie gerne nach Ihrer Bewerbung im weiteren Bewerbungsprozess unterstützt.
Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen mehr entgegennehmen und es keinen Anspruch auf Rückversand gibt.
Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Ihnen gerne HR Services per Mail an [email protected] oder per Telefon: 0711/17-99000 (Montag bis Freitag zwischen 10-12 Uhr und 13-15 Uhr).
Fragen zur Stelle beantwortet Ihnen gerne:
- Julian Wiederer - [email protected]
- Lukas Hacker - [email protected]
- Essenszulagen
- Mitarbeiterhandy möglich
- Mitarbeiterrabatte möglich
- Mitarbeiterbeteiligung möglich
- Mitarbeiter Events
- Coaching
- Flexible Arbeitszeit möglich
- Hybrides Arbeiten möglich
- Gesundheitsmaßnahmen
- Betriebliche Altersversorgung
- Mobilitätsangebote
- Barrierefreiheit
- Gute Anbindung
- Parkplatz
- Kinderbetreuung
- Betriebsarzt
- Kantine, Café