Consultant (m,w,d) AD-Validation PM - SAE L4 Automated Driving & E2E AI Systems

Was Sie tun werden:

• Leiten und Strukturieren von SAE Level 4 Validierungsprogrammen für autonomes Fahren über den gesamten Entwicklungslebenszyklus, von der Konzeptphase bis zur Serienreife, Homologation und Betrieb.
• Definieren und Operationalisieren ganzheitlicher Validierungsstrategien für E2E KI-basierte AD-Systeme, die szenariobasierte Tests, datengestützte Validierung, Simulation und Tests in der realen Welt kombinieren.
• Übersetzen von regulatorischen, sicherheits- und qualitätsrelevanten Anforderungen (ASPICE, ISO 26262, SOTIF, Homologation, ISO PAS 8800) in umsetzbare Validierungskonzepte, KPIs und Freigabekriterien.
• Analysieren der Validierungsimplikationen wichtiger AD-Systemkomponenten, einschließlich Kamera, Radar, Lidar, Sensorfusion, Lokalisierung, Vorhersage, Planung, Steuerung, Datenpipelines und Laufzeitüberwachung.
• Analysieren/Orchestrieren von SiL, HiL, MiL und fahrzeugspezifischen Tests und Sicherstellen einer nahtlosen Integration in automatisierte CI/CD-Pipelines.
• Vorantreiben skalierbarer Validierungsansätze für KI-Modelle (einschließlich Abdeckungsmetriken, Erkennung von Grenzfällen, Datenkuratierungsstrategien und Vertrauensargumenten).
• Definieren von KPIs und Akzeptanzschwellen für die Validierung von KI-Modellen, einschließlich Szenarienabdeckung, ODD-Abdeckung, Wahrnehmungs- und Planungsleistung, Unsicherheitskalibrierung, Robustheit, Latenz, zeitliche Konsistenz, Verhalten bei seltenen Ereignissen und Regressionstabilität.
• Ausrichten des Validierungsumfangs und der Nachweise mit Typgenehmigung und AD-Sicherheitsmanagementsystemen (AD-SMS).
• Agieren als zentrale Schnittstelle zwischen KI-Entwicklungsteams, Systemingenieuren, Toolchain-Anbietern, Testorganisationen und externen Stakeholdern (z. B. Behörden, Partner, Lieferanten).
• Verwalten von Stakeholdern auf Programm- und Managementebene, einschließlich Berichterstattung, Risikomanagement, Entscheidungsfindung und Eskalation.
• Proaktives Identifizieren von Validierungsrisiken im Zusammenhang mit dem Verhalten von KI, Grenzen des operativen Entwurfsbereichs (ODD) und Systeminteraktionen.

Wer Sie sind:

• Ein Hochschulabschluss in Ingenieurwesen, Informatik, Künstlicher Intelligenz oder einem verwandten Bereich.
• Solides Verständnis von KI/ML-Konzepten für autonomes Fahren, einschließlich E2E vision-lastiger Ansätze, datengestützter Entwicklung und spezifischer Validierungsherausforderungen für KI.
• Tiefes Verständnis der Validierungsherausforderungen von SAE Level 4 automatisierten Fahrsystemen, einschließlich ODD-Definition, Szenarienabdeckung, Residualrisikobewertung, Sicherheitsfallentwicklung und evidenzbasierter Freigabebeschlüsse.
• Praktische Erfahrung mit Simulationen, SiL- und HiL-Tests, idealerweise integriert in automatisierte CI/CD-Umgebungen.
• Starkes technisches Verständnis von AD-Systemarchitekturen, einschließlich modularer Pipelines, E2E KI-Modelle und hybrider Architekturen sowie deren Auswirkungen auf die Validierungsstrategie und Sicherheitsargumentation.
• Praktisches Wissen über Kamera-, Radar- und Lidar-Sensorcharakteristika, Prinzipien der Sensorfusion, Kalibrierung, Synchronisation, Degradationswirkungen und typische Fehlermodi, die für die AD-Validierung relevant sind.
• Nachweisliche Erfolge in hochzuverlässigen Branchen (Automobil, Luft- und Raumfahrt, Medizin), mit tiefem Einblick in ASPICE, ISO 26262, SOTIF und Homologationsprozesse.
• Starke analytische und strukturierende Fähigkeiten, um abstrakte Sicherheits-, Regulierungs- und KI-Risiken in konkrete Validierungsstrategien zu übersetzen.
• Fähigkeit, proaktiv und unabhängig in agilen, funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten, Validierungsinitiativen zu leiten und mehrere interne und externe Stakeholder auszurichten.