Ph.D. Candidate in Machine Learning – Safety Monitoring of Autonomous Driving Functions startin[...]

Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Gemeinsam mit der Mercedes-Benz AG ist der Fahrzeughersteller einer der größten Anbieter von Premium- und Luxusautos sowie Vans. In der Unternehmensforschung und -entwicklung (RD) gestalten wir zukünftige Automobilgenerationen mit innovativen, hochwertigen Produkten und effizienten Prozessen. Wir setzen uns dafür ein, hochautomatisierte Fahrzeugsysteme für Autobahnen und städtische Gebiete zu entwickeln, indem wir modernste Technologien in unseren Teams in Deutschland, Indien, China und den USA nutzen.

Um unsere technologische Führungsposition aufrechtzuerhalten und außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu gewährleisten, suchen wir talentierte und engagierte Doktoranden, die unser Team für automatisiertes Fahren (AD) in Sindelfingen verstärken. Ihre Promotion wird sich auf die Entwicklung eines Laufzeitüberwachungssystems konzentrieren, um den sicheren Betrieb autonomer Fahrfunktionen zu gewährleisten. Dieses System zielt darauf ab, unbekannte Betriebszustände mithilfe von Fahrzeugsensor-Signalen und geplanter Verhalten als Eingaben zu identifizieren, basierend auf empirischen Daten aus Funktionstests, um einen sicheren und zuverlässigen Betrieb nach der Bereitstellung sicherzustellen.

Ihre Forschung wird die Erstellung eines theoretischen Rahmens und praktischer Methoden zur Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Fahrzeugsysteme umfassen. Das Hauptziel besteht darin, eine Methode zu entwickeln, die den Systembetrieb dynamisch überwacht, Fehler erkennt und Korrekturmaßnahmen auslöst, um die Sicherheit aufrechtzuerhalten, während statistische Garantien erfüllt werden. Sie werden an der Schnittstelle zwischen AD-Systementwicklung, Systemtests und Sicherheit arbeiten, unter der Aufsicht von Experten auf diesem Gebiet.

Während Ihrer Forschung werden Sie die neuesten Techniken des maschinellen Lernens nutzen, wie z.B. Out-of-Distribution-Erkennung, konforme Vorhersage und statistisches maschinelles Lernen. Sie haben Zugang zu umfangreichen Daten aus der Systementwicklung und -prüfung, einschließlich realer und simulierter Aufzeichnungen. Ihre Ergebnisse werden nicht nur die Sicherheit des hochgradig automatisierten Fahrens verbessern, sondern auch erheblich zur Forschungsgemeinschaft beitragen. Wir ermutigen und unterstützen die Veröffentlichung Ihrer Arbeit.

• Bewertung des aktuellen Stands der Technik in der Laufzeitüberwachung sicherheitskritischer Robotikanwendungen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf automatisiertes Fahren
• Vertiefung Ihres Wissens in verwandten Bereichen wie statistisches maschinelles Lernen, maschinelles Lernen mit Garantien, konforme Vorhersage und Out-of-Distribution-Erkennung
• Entwicklung statistischer Modelle und Algorithmen zur Überwachung von Systembetriebszuständen
• Sammlung und Analyse von Daten aus verschiedenen Testfahrten, einschließlich sowohl realer als auch 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 Studierenden, die zu Ihrer Forschung beitragen
• Dokumentation der Forschungsergebnisse und Veröffentlichung in wissenschaftlichen Artikeln

• Exzellenter Masterabschluss in Mathematik, Statistik, Informatik, maschinellem Lernen, Robotik oder verwandten Bereichen
• Exzellente Programmierkenntnisse in Python oder C++
• Starkes Wissen und tiefes Verständnis von Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich Deep Learning und der entsprechenden Software-Frameworks (z.B. Pytorch, Tensorflow)
• Erfahrung mit öffentlicher Cloud-Infrastruktur (GCP, AWS oder Azure)
• Erfahrung mit Linux und Entwicklung auf Linux-Systemen
• Fließende Englischkenntnisse

• Kenntnisse in Robotik, Test oder Sicherheit
• Grundkenntnisse von ADAS / AD-Architekturen
• Exzellente Kommunikationsfähigkeiten und der Wunsch, Teil eines globalen Teams in einem multikulturellen Umfeld zu arbeiten
• Veröffentlichung auf einer Konferenz für maschinelles Lernen oder Robotik ist von Vorteil
• Hohe intrinsische Motivation, Spitzenforschung zu betreiben
• Hohe Selbstorganisation
• Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (optional)

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich online und kennzeichnen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen im Online-Formular als "relevant für diese Bewerbung". Bürger von Ländern außerhalb der Europäischen Union senden bitte, falls zutreffend, Ihre Aufenthalts-/Arbeitserlaubnis. Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen akzeptieren und dass es kein Recht gibt, Ihre Unterlagen zurückzubekommen.