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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung zur Laufzeitüberwachung autonomer Fahrfunktionen mit modernsten Machine Learning-Techniken.
- Arbeitgeber: Mercedes-Benz AG, führend in Premium- und Luxusfahrzeugen, innovativ in Forschung & Entwicklung.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten, Mitarbeiter-Events und Gesundheitsmaßnahmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des autonomen Fahrens und trage zur Sicherheit bei – ideal für Technikbegeisterte!
- Gewünschte Qualifikationen: Master-Abschluss in Mathematik, Informatik oder verwandten Bereichen; Programmierkenntnisse in Python oder C++ erforderlich.
- Andere Informationen: Promotion ab Oktober 2025, internationale Zusammenarbeit und Unterstützung durch Experten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Doktorand*in für Promotion Machine Learning – Laufzeitüberwachung von autonomen Fahrfunktionen Tätigkeitsbereich: Forschung & Entwicklung incl. Design Fachabteilung: Pattern Recognition Gesellschaft: Mercedes-Benz AG Standort: Mercedes-Benz Werk Sindelfingen, Sindelfingen Startdatum: 01.10.2025 Veröffentlichungsdatum: 14.07.2025 Stellennummer: MER0003PK0 Arbeitszeit: Vollzeit Bewerben Aufgaben 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 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 Fahren Erweiterung 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 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 Die Promotion kann ab Oktober 2025 beginnen. Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden. Qualifikationen 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. Verhandlungssicher 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 Verhandlungssichere 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 \“hier\“. 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 sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com 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 myhrservice@mercedes-benz.com 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 julian.wiederer@mercedes-benz.com. Benefits Mitarbeiter Events Coaching Flexible Arbeitszeit möglich Hybrides Arbeiten möglich Gesundheitsmaßnahmen Wir benötigen Ihre Zustimmung, um den Youtube-Service zu laden! Wir verwenden einen Service eines Drittanbieters, um Videoinhalte einzubetten. Dieser Service kann Daten zu Ihren Aktivitäten sammeln. Bitte lesen Sie die Details durch und stimmen Sie der Nutzung des Service zu, um dieses Video anzusehen. Dieser Inhalt darf aufgrund von Trackern, die Besuchern nicht offengelegt werden, nicht geladen werden. Der Besitzer der Website muss diese mit seinem CMP einrichten, um diesen Inhalt zur Liste der verwendeten Technologien hinzuzufügen. Kolumbusstr. 19+21 71063 Sindelfingen Details zum Standort Julian Wiederer E-Mail: julian.wiederer@mercedes-benz.com
Doktorand*in für Promotion Machine Learning – Laufzeitüberwachung von autonomen Fahrfunktionen Arbeitgeber: Mercedes-Benz Werk Sindelfingen
Kontaktperson:
Mercedes-Benz Werk Sindelfingen HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Doktorand*in für Promotion Machine Learning – Laufzeitüberwachung von autonomen Fahrfunktionen
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Professoren oder Fachkollegen, die bereits in der Automobilindustrie oder im Bereich Machine Learning tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu Entscheidungsträgern bei Mercedes-Benz herstellen.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich autonomes Fahren und Machine Learning. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch die neuesten Technologien und Methoden kennst, die für die Position relevant sind.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Gespräche vor, indem du deine Programmierkenntnisse in Python oder C++ auffrischst. Sei bereit, praktische Beispiele oder Projekte zu diskutieren, die deine Fähigkeiten im Machine Learning und in der Robotik demonstrieren.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Begeisterung für Forschung und Entwicklung! Bereite Fragen vor, die dein Interesse an der Arbeit bei Mercedes-Benz und an der spezifischen Promotion verdeutlichen. Dies zeigt, dass du motiviert bist und dich aktiv mit dem Thema auseinandersetzt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Doktorand*in für Promotion Machine Learning – Laufzeitüberwachung von autonomen Fahrfunktionen
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Qualifikationen und Anforderungen, die Mercedes-Benz AG für die Doktorandenstelle im Bereich Machine Learning angibt. Stelle sicher, dass du alle geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Promotion und dein Interesse an der Forschung im Bereich autonomes Fahren betont. Gehe darauf ein, wie deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse in Mathematik, Informatik oder Machine Learning dich für diese Position qualifizieren.
Hebe relevante Projekte hervor: Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, die mit Machine Learning, Robotik oder ähnlichen Themen zu tun haben, stelle diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben heraus. Beschreibe konkret, welche Technologien du verwendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
Dokumentation und Veröffentlichung: Falls du bereits wissenschaftliche Arbeiten veröffentlicht hast oder an Konferenzen teilgenommen hast, erwähne dies in deiner Bewerbung. Dies zeigt dein Engagement für die Forschung und deine Fähigkeit, Ergebnisse zu kommunizieren.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mercedes-Benz Werk Sindelfingen vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Stelle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Aufgaben der Doktorandenstelle vertraut. Zeige im Interview, dass du die Ziele der Forschung verstehst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen dazu passen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Machine Learning, Programmierung in Python oder C++ und statistischen Modellen. Übe, deine Kenntnisse klar und präzise zu erklären, um dein tiefes Verständnis zu demonstrieren.
✨Präsentiere deine bisherigen Projekte
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Forschungsprojekte oder relevanten Arbeiten vor. Betone, wie diese Erfahrungen dich auf die Herausforderungen der Promotion vorbereiten.
✨Zeige Teamfähigkeit und Kommunikationsskills
Da die Arbeit in einem globalen Team erfolgt, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du erfolgreich in Teams gearbeitet hast und wie du kulturelle Unterschiede respektierst.