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Jobbeschreibung

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: MER0003CV5

Masterarbeit: Untersuchung von Ansätzen zur Repräsentation der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung von Szenario-Parametern

Gestalten Sie mit uns die Zukunft der Mobilität rund um das Hochautomatisierte Fahren!

Für die Auslegung und Validierung hochautomatisierter Fahrsysteme ist die Akquisition und Auswertung realer Fahrdaten obligatorisch. Im Rahmen Ihrer Masterarbeit wirken Sie mit bei der Entwicklung einer Methode, mit der durch Flottenfahrzeuge mit Serientechnik erhobene Daten in ein wissensbasiertes System überführt werden, um eine Aussage über die Auftretenswahrscheinlichkeit der konkreten Fahrszenarien in der Grundgesamtheit des Realverkehrs treffen zu können. Die Methode umfasst die qualitative Abstraktion und Parametrierung des durch die Sensorik erfassten Fahrgeschehens sowie die Schätzung der Verteilungen und Korrelationen von Szenario-Parametern.

In Ihrer Masterarbeit untersuchen Sie verschiedene Ansätze auf deren Eignung für die Repräsentation der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung aller Szenario-Parameter im Realverkehr. Dabei können sowohl frequentistische als auch bayessche Methoden betrachtet werden.

Konkret werden Sie sich mit den folgenden Aufgaben beschäftigen:

• Einarbeitung in die Aufgabenstellung und die übergeordneten Projektziele
• Recherche zum relevanten Stand der Technik und vorhergegangenen Arbeiten
• Erarbeiten einer Vorgehensweise zur Lösung der Aufgabe
• Implementierung von einem oder mehreren Ansätzen und Durchführung von Experimenten auf Basis von Flottendaten
• Diskussion der erzielten Ergebnisse

Weiterführende Informationen zu den Zielen und zur Methode des übergeordneten Projekts finden Sie in den folgenden Veröffentlichungen:

• https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.06288
• https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.03515

• Masterstudenten in naturwissenschaftlichen Fächern wie Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbarer Fachrichtung
• Gute Kenntnisse im Bereich Deep Learning
• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Gute Mathematikkenntnisse
• Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Selbständige und strukturierte Arbeitsweise

Zusätzliche Informationen:

Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Bewerben Sie sich bitte ausschließlich online und fügen Sie der Bewerbung einen Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktuellen Notenspiegel, relevante Zeugnisse (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) bei und markieren Sie im Online-Formular Deine Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung".

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie "hier".

Angehörige von Staaten außerhalb des europäischen Wirtschaftsraums schicken ggf. bitte ihre Aufenthalts-/Arbeitsgenehmigung mit.

Wir freuen uns insbesondere über Onlinebewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen. 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).

• 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

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