Doktorand*in für Promotion Machine Learning – Laufzeitüberwachung von autonomen Fahrfunktionen

Job title: Doktorand*in für Promotion Machine Learning – Laufzeitüberwachung von autonomen Fahrfunktionen

Company: Mercedes-Benz


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: MER0003PK0
AufgabenDie 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 liegen, um den sicheren Betrieb autonomer Fahrfunktionen zu gewährleisten. Basierend auf den empirischen Daten aus Funktionstest, soll ein System entwickelt werden, das unbekannte Betriebszustände anhand von Fahrzeugsensorsignalen und geplantem Verhalten identifiziert und so einen sicheren und zuverlässigen Betrieb sicherstellt.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, Fehler erkennt, Korrekturmaßnahmen einleitet, 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 Techniken des maschinellen Lernens nutzen: generative Methoden wie multimodale Sprachmodelle (MLLMs), multimodales Repräsentationslernen, Out-of-Distribution Detektion und Conformal Prediction.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:Beurteilung des aktuellen Stands der Technik in der Laufzeitüberwachung sicherheitskritischer Robotikanwendungen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf automatisiertes FahrenErweiterung Ihres Wissens in verwandten Bereichen wie Repräsentationslernen, generative Methoden, multi-modale LLMs, statistisches Machine Learning, Machine Learning mit Garantien, Conformal Prediction und Out-of-Distribution DetectionEntwicklung statistischer Modelle und Algorithmen zur Überwachung von SystembetriebspunktenSammlung und Analyse von Daten aus verschiedenen Testfahrten, einschließlich realer und simulierter AufzeichnungenValidierung der Wirksamkeit der entwickelten Modelle durch verfügbare Daten, Simulationen und zusätzliche TestfahrtenIntegration des Überwachungssystems in TestfahrzeugeOrganisation der Rekrutierung und Betreuung von Studenten, die zu Ihrer Forschung beitragenDokumentation der Forschungsergebnisse und Veröffentlichung in wissenschaftlichen ArtikelnDie Promotion kann ab Oktober 2025 beginnen.Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden.
ProfilHervorragender Master-Abschluss in Mathematik, Statistik, Informatik, Machine Learning, Robotik oder verwandten BereichenHervorragende 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.Verhandlungssicher EnglischkenntnisseBevorzugte Qualifikationen…Wissen in Bereich Robotik, Functional Testing oder funktionale SicherheitGrundkenntnisse der ADAS/AD-ArchitekturenHervorragende Kommunikationsfähigkeiten und der Wunsch, in einem globalen Team in einem multikulturellen Umfeld zu arbeitenVeröffentlichung auf einer Machine Learning- oder Robotik-Konferenz ist von VorteilHohe intrinsische Motivation, Spitzenforschung zu betreibenHohe SelbstorganisationVerhandlungssichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (optional)Zusätzliche Informationen:Sie möchten Ihre Promotion in Zusammenarbeit mit der Mercedes-Benz Group AG machen? Wir bieten Ihnen ein internationales Experten-Netzwerk, Forschungsmaterialien, Arbeitseinblicke und persönliche Mentorinnen und Mentoren, die Ihnen zusätzlich zu Ihrer Fakultät als Ansprechperson zur Seite stehen.Promovieren Sie an einer renommierten Hochschule mit der Unterstützung von der Mercedes-Benz Group AG als nicht-akademischen Partner – und nutzen Sie das Know-How eines weltweit agierenden Konzerns.Bitte bewerben Sie sich ausschließlich online und markieren im Online-Formular Ihre Bewerbungsunterlagen als “relevant für diese Bewerbung”. Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie .Angehörige von Staaten außerhalb des europäischen Wirtschaftsraums schicken ggf. bitte ihre Aufenthalts-/Arbeitsgenehmigung mit.Wir freuen uns insbesondere über Bewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen. Unter können Sie sich zudem an die Schwerbehindertenvertretung des Standorts wenden, die Sie gerne im weiteren Bewerbungsprozess unterstützt.Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Ihnen gerne HR Services per Mail an oder per Telefon: 0711/17-99000 (Montag bis Freitag zwischen 10-12 Uhr und 13-15 Uhr).Fragen zur Stelle beantwortet Sie gerne Herr Julian Wiederer aus dem Fachbereich, unter der E-Mailadresse .
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CRJT1_DE

Expected salary:

Location: Sindelfingen, Baden-Württemberg

Job date: Wed, 16 Jul 2025 07:44:29 GMT

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