Masterarbeit: Fehlermodelle für Subsysteme autonomer Fahrzeuge
Masterarbeit: Fehlermodelle für Subsysteme autonomer Fahrzeuge

Masterarbeit: Fehlermodelle für Subsysteme autonomer Fahrzeuge

Efringen-Kirchen Masterarbeit 500 - 1500 € / Monat (geschätzt)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Erarbeitung von Fehlermodellen für Subsysteme autonomer Fahrzeuge, inklusive Modellierung und Parametrisierung.
  • Arbeitgeber: Fraunhofer-Institut, führend in anwendungsorientierter Forschung, bietet ein dynamisches Arbeitsumfeld.
  • Mitarbeitervorteile: Interdisziplinäre Zusammenarbeit, moderne Technologien, gute Betreuung durch erfahrene Wissenschaftler.
  • Warum dieser Job: Beteiligung an innovativen Projekten mit hohem Impact in Verteidigung, Sicherheit und mehr.
  • Gewünschte Qualifikationen: Studium in Ingenieur- oder Naturwissenschaften, Kenntnisse in KI und ML, Programmierfähigkeiten.
  • Andere Informationen: Engagement für Vielfalt und Inklusion, gute Work-Life-Balance.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro.

Das Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut, EMI bietet Ihnen anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben mit Verantwortung und Gestaltungsspielraum. Wir forschen im Auftrag unserer Kunden aus verschiedensten Bereichen von Wirtschaft und Politik und wenden die neuesten Erkenntnisse aus Wissenschaft und Forschung auf konkrete Projekte an. Die Anwendungen liegen in den Bereichen Verteidigung, Sicherheit und Resilienz, Automotive, Raumfahrt und Luftfahrt.

Für unseren Institutsstandort in Efringen-Kirchen vergeben wir zum nächstmöglichen Termin in der Abteilung Sicherheit und Resilienz Technischer Systeme eine Masterarbeit zum Thema Fehlermodelle für Sybsysteme Autonomer Fahrzeuge.

Was Sie bei uns tun

Hintergrund:
Für autonome Fahrzeuge bzw. Fahrzeuge mit (teil-) autonomen Fahrfunktionen ergeben sich aufgrund wachsender Konnektivität, wachsenden (embedded) Software-Anteilen und -Updates sowie Software auf Grundlage von Ansätzen des Machine Learning (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI) zahlreiche neuartige mögliche Fehlermoden. Deren (abstrakte) Modeliierung und falls möglich Parametrisierung ist von hohem Interesse für die Bewertung von Systemkonzepten, Designs, Zuverlässigkeit und vor allem Sicherheit für Autohersteller und Zulieferer. Hier fehlen eine grundsätzliche Klassifizierung sowie eine skalierende und anpassbare Modellierung und Parametrisierung.

Was Sie bei uns tun

Ziel ist auf der Ebene von Subsystemen autonomer Fahrzeuge mögliche Schadensklassen und -moden zu identifizieren und hierfür mögliche Modellklassen bzw. Modelle und Parametrisierungsoptionen aufzuzeigen. Dies soll aufgrund von heute allgemein üblichen bzw. erwarteten Designs erfolgen, z.B. Interfaces und externe Services, Sensorik-Arten, Rohdatenverarbeitung, Daten-Fusion und Lagebildgenerierung, Fahrplanung und Steuerung, Aktuatorik und Chassis, bzw. noch geeignet weiter aufgelöst.

  • Auswahl eines erwarteten autonomen elektrischen Fahrzeugdesigns aufgrund einer Literaturrecherche und Identifikation von Subsystemen, evtl. auch mit Hilfe von Differenzierung nach Funktionen, z.B. Annotation/Labeling von Objekten im Straßenverkehr
  • Sichtung und Klassifizierung von Fehlermodellen- und -parametrisierungen für (teil-) autonome batterie-elektrische Fahrzeuge
  • Erstellung von zusammenfassenden Modellfamilien und Parametrisierungen einschl. Unsicherheiten, auch über Subsysteme hinweg. Beispiele für Unterscheidungen: mit oder ohne self-monitoring, self-repair, fail operationl, fail safe, remote repair, etc.; Unterscheidung nach statistischen und systematischen Fehlern; Art der Abhängigkeit von vergangenen Zuständen
  • Zuordnung von Modellfamilien und Parametrisierungen für alle Subsysteme, auch über bisher erfolgte Verwendungen hinaus, sowie Aufzeigen repräsentativen Modellverhaltens
  • Aufzeigen von fehlenden Modellierungen und Parametrisierungen und Vorschläge für Erweiterungen bestehender in der Literatur verwendeter Modelle

Was Sie mitbringen

  • Sie absolvieren ein wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom, Bachelor) in den angewandten Ingenieur- oder Naturwissenschaften, oder in einem vergleichbaren MINT-Studiengang
  • Es besteht Interesse an analytischem Arbeiten, Modellbildung sowie Exploration und Visualisierung von Modellverhalten
  • Sie verfügen über Grundlagen im Bereich Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz
  • Von Vorteil wären evtl. Kenntnisse in Systemmodellierung oder in einer Schlüsseltechnologie mit Relevanz für das Autonome Fahren
  • Kenntnis einer Programmiersprache einschl. Programmierumgebung (z.B. Python, C++) oder alternativ einer Computeralgebra (z.B. Matlab, Maple, Mathematica)
  • Mit Ihrer selbstständigen und strukturierten Arbeitsweise bereichern Sie das interdisziplinäre Team unserer Abteilung

Was Sie erwarten können

  • Sehr gute Betreuung durch erfahrene Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die Sie bei Ihrer Arbeit unterstützen.
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus verschiedenen Fachgebieten.
  • Sehr gutes Betriebsklima in einem hochmodernen Arbeitsumfeld das mit den neuesten Technologien und Ressourcen ausgestattet ist.
  • Möglichkeit an wegweisenden Forschungsprojekten teilzunehmen.
  • Deutsch und Englisch (B1-Niveau, gerne höher)

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Veränderung startet mit Ihnen – bewerben Sie sich jetzt!

Bitte bewerben Sie sich online mit Ihren vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung, ggf. Arbeitserlaubnis)!

Bei fachlichen Fragen wenden Sie sich bitte an:

Herrn Dr. Ivo Häring

ivo.haering@emi.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut EMI

Kennziffer: 61994

Masterarbeit: Fehlermodelle für Subsysteme autonomer Fahrzeuge Arbeitgeber: Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut

Das Fraunhofer-Institut bietet ein hochmodernes Arbeitsumfeld und die Chance, an wegweisenden Forschungsprojekten teilzunehmen. Mit einem starken Fokus auf Innovation und wissenschaftlicher Exzellenz ist es ein idealer Ort für diejenigen, die ihre Karriere in der Forschung vorantreiben möchten. Die Organisation fördert Diversität und bietet ausgezeichnete Unterstützung durch erfahrene Wissenschaftler.
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Kontaktperson:

Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut HR Team

ivo.haering@emi.fraunhofer.de

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Masterarbeit: Fehlermodelle für Subsysteme autonomer Fahrzeuge

Maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz (KI)
Systemmodellierung
Python
C++
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    Efringen-Kirchen
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    500 - 1500 € / Monat (geschätzt)
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    Bewerbungsfrist: 2026-11-02

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    Kurzzeitdynamik, Ernst-Mach-Institut

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