Internship in AI for Autonomous Driving starting July 2025

Das Leben dreht sich immer um das Werden… Werden bedeutet, eine Reise zu unternehmen, um die beste Version unserer zukünftigen Selbst zu sein. Während wir neue Dinge entdecken, werden wir Herausforderungen begegnen, diese meistern und über unsere individuellen Grenzen hinaus wachsen. Bewerben Sie sich für einen Job bei Mercedes-Benz und finden Sie Ihre individuelle Rolle und Ihren Arbeitsplatz, um Ihre Talente voll auszuschöpfen. Gestärkt durch visionäre Kollegen, die denselben Pioniergeist teilen. Teil von uns zu werden, bedeutet, Teil eines globalen Teams zu sein, das die begehrenswertesten Autos der Welt bauen möchte. Gemeinsam für Exzellenz.

Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, dass Roboter die Welt übernehmen? Dann suchen Sie nicht weiter! Wir suchen ständig hochmotivierte Studierende, die unser Forschungsteam für autonome Fahrzeuge in Stuttgart, Deutschland, verstärken. Die Navigation in städtischen Gebieten stellt einzigartige Herausforderungen für autonome Fahrzeuge dar, die ausgeklügelte Algorithmen und maßgeschneiderte Daten erfordern, um Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Im Rahmen der öffentlich geförderten Projekte STADT:up (stadtup-online.de) und nxtAIM (nxtaim.de) widmen wir uns der Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen zur Bewältigung dieser Herausforderungen.

Innerhalb dieser Projekte bieten wir zwei spannende Themen für Praktikanten an:

• Adoption generativer Modelle für autonomes Fahren: Im Rahmen des nxtAIM-Projekts konzentriert sich diese Initiative darauf, generative KI zu nutzen, um neue Daten zu erstellen, die für das Training und die Optimierung von Modellen autonomer Fahrzeuge entscheidend sind, um deren Anpassungsfähigkeit und Leistung in komplexen städtischen Umgebungen zu verbessern.
• Verbesserung der 3D-Objekterkennung für End-to-End autonomes Fahren: Im Rahmen des STADT:up-Projekts zielt dieser Ansatz darauf ab, Algorithmen zur 3D-Objekterkennung zu verfeinern, die für Wahrnehmungssysteme entscheidend sind. Sie werden die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Erkennung und Interpretation von Objekten in Echtzeit für eine sicherere städtische Navigation verbessern.

Schließen Sie sich uns an, um innovative Ansätze zu entwickeln, die die Sicherheit und Anpassungsfähigkeit autonomer Fahrsysteme in städtischen Szenarien verbessern. Sie können sich auf die Zusammenarbeit mit einem vielfältigen Team internationaler Kollegen freuen und guten Kaffee sowie gelegentlich Kuchen genießen (wir lieben es, wenn Sie einen zum Teilen mitbringen!). In unserer Abteilung haben Sie die Möglichkeit, die Entwicklung modernster Algorithmen für autonomes Fahren zu erkunden. Darüber hinaus können Sie wertvolle Einblicke gewinnen, wie diese fortschrittlichen Systeme in unsere Fahrzeuge integriert werden, um Sicherheit und Fahrerlebnis zu verbessern.

Verantwortlichkeiten:

• Durchführung von Literaturrecherchen, um sich mit den neuesten Fortschritten im Bereich autonomes Fahren und generative Modelle vertraut zu machen
• Entwicklung und Implementierung von generativen und 3D-Objekterkennungsmodellen unter Verwendung von Frameworks wie PyTorch und deren Bereitstellung auf Cloud-Infrastruktur
• Analyse und Bewertung der Algorithmusleistung mithilfe öffentlich verfügbarer Datensätze, Identifizierung von Stärken und Verbesserungsmöglichkeiten
• Teilnahme an regelmäßigen Meetings, um den Projektfortschritt zu besprechen, Erkenntnisse auszutauschen und kollaborative Problemlösungen zu unterstützen

Minimale erforderliche Fähigkeiten:

• Studium eines Masterstudiengangs in einem stark quantitativen Bereich wie Informatik, Physik, Mathematik, Elektrotechnik oder verwandten Bereichen
• Fließende Englisch- und/oder Deutschkenntnisse
• Starke Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Programmiersprache, insbesondere Python
• Vertrautheit mit Linux
• Fähigkeit, proaktiv zu denken und selbstständig zu arbeiten

Wünschenswerte, aber nicht erforderliche Fähigkeiten:

• Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch
• Vertrautheit mit Computer Vision, Foundation Models, Generative AI
• Verständnis von Convolutional Neural Networks/Vision Transformers/Diffusion Networks
• Erfahrung in der tiefen Lern-basierten 3D-Objekterkennung

Zusätzliche Informationen:

• Die Position ist in unserem Forschungszentrum in Sindelfingen angesiedelt
• Idealerweise sind die Kandidaten für eine Dauer von 6-12 Monaten verfügbar
• Für weitere Informationen können Sie uns gerne per E-Mail kontaktieren

Bitte beachten Sie, dass wir keine Papierbewerbungen mehr akzeptieren und dass es kein Recht gibt, Ihre Unterlagen zurückzubekommen. Wenn Sie Fragen zum Bewerbungsprozess haben, wenden Sie sich bitte per E-Mail an HR Services oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Montag bis Freitag zwischen 10:00 und 12:00 Uhr sowie 13:00 und 15:00 Uhr).