Аспирант Машинное обучение – мониторинг безопасности при автономном вождении

Жизнь всегда стремится стать... Стать означает отправиться в путешествие, чтобы стать лучшей версией нашего будущего. В то время как мы открываем новые вещи, мы сталкиваемся с проблемами, осваиваем их и выходим за пределы наших индивидуальных ограничений.

Подайте заявку на работу в Mercedes-Benz и найдите свою индивидуальную роль и рабочее пространство, чтобы раскрыть свои таланты в полной мере. Вдохновленные дальновидными коллегами, которые разделяют тот же новаторский дух. Присоединиться к нам означает стать частью глобальной команды, которая стремится построить самые желанные автомобили в мире. Вместе для совершенства.

Идентификатор работы: MER0003PK0 Mercedes-Benz Group AG, одна из самых успешных автомобильных компаний в мире, является ведущим поставщиком премиальных и роскошных автомобилей и фургонов. В области корпоративных исследований и разработок мы формируем будущие поколения автомобилей с помощью инновационных, высококачественных продуктов и эффективных процессов. Мы стремимся к разработке высокоавтоматизированных систем вождения для автомобильных дорог и городских районов, используя самые современные технологии в наших командах в Германии, Индии, Китае и США. Чтобы сохранить наше технологическое лидерство и обеспечить исключительный опыт клиентов, мы талантливые и преданные аспиранты присоединяемся к нашей команде по разработке автоматизированного вождения (AD) в Синдельфингене. Доктор философии сосредоточится на разработке системы мониторинга безопасности для автономных транспортных средств. Эта система призвана обеспечить безопасную работу путем выявления неизвестных рабочих точек с использованием эмпирических данных функциональных тестов. Он использует сигналы датчиков автомобиля и запланированное поведение в качестве входных данных для обнаружения сбоев системы. Ваше исследование будет включать в себя практические методологии и создание теоретической основы. Основная цель заключается в обмене методом, который динамически контролирует работу системы, выявляет сбои и запускает корректирующие действия, поддерживает безопасность при соблюдении статистических гарантий. Вы будете работать на пересечении разработки системы AD, системного тестирования и безопасности под наблюдением экспертов в этой области. Во время исследования вы будете использовать новейшие методы машинного обучения, включая поиск генеративных методов в качестве мультимодальных моделей большого языка (MLLM), мультимодальное обучение представлениям, обнаружение вне распределения и конформное прогнозирование. У вас будет доступ к обширным данным от разработки и тестирования системы, включая реальные и смоделированные записи на транспортном средстве. Ваши результаты не только повысят безопасность высокоуровневого автоматизированного вождения, но и внесут значительный вклад в научное сообщество. Мы всячески поощряем и поддерживаем публикацию Вашей работы. Обязанности: Оценить текущее состояние в области мониторинга выполнения критически важных для безопасности приложений робототехники, включая, но не ограничиваясь, автоматизированное вождение Продвигайте свои знания в смежных областях, таких как обучение представлениям, генеративные модели, мультимодальные LLM, статистическое машинное обучение, машинное обучение с гарантиями, конформным прогнозированием и обнаружением вне распределения Разработка вероятностных моделей и алгоритмов мониторинга операционных точек системы. Сбор и анализ данных с различных тест-драйвов, включая как реальные, так и смоделированные записи. Проверить эффективность разработанных моделей с помощью имеющихся данных, моделирования и дополнительных тест-драйвов Интеграция системы мониторинга в испытываемые транспортные средства Организуйте набор и контроль студентов, чтобы внести свой вклад в ваши исследования Результаты исследований и публикация в научных статьях Продвижение может начаться с октября 2025 года. Требованием к найму является надзор за проектом PhD преподавателем университета. Кандидат несет ответственность за выбор своего собственного руководителя.

Отличная степень магистра в области математики, статистики, информатики, машинного обучения, робототехники или смежных областях Отличные навыки программирования на Python или C++ Сильные знания и глубокое понимание методов машинного обучения глубокого обучения и соответствующих программных рамок (например, pytorch, Tensorflow) Опыт работы с общедоступной облачной инфраструктурой (GCP, AWS или Azure) Опыт работы с Linux и разработка Linux Systems Свободные навыки английского Предпочтительные квалификации... Знание робототехники, тестирования или безопасности Базовые знания архитектуры ADAS/AD Отличные коммуникативные навыки и желание работать в составе глобальной команды в мультикультурной среде. Публикация на конференции по машинному обучению или робототехнике является плюсом. Высокая внутренняя мотивация для проведения передовых исследований Высокая самоорганизация Свободное владение разговорным и письменным немецким языком (факультативно) Дополнительная информация: Хотите написать докторскую диссертацию в сотрудничестве с Mercedes-Benz Group AG? Мы предлагаем вам международную сеть экспертов, исследовательские материалы, понимание нашей работы и личного наставника, который будет служить вашим контактным партнером в дополнение к вашему докторанту в вашем университете. Пожалуйста, подайте заявку исключительно онлайн и пометьте документы заявки как «релевантные для этой заявки» в онлайн-форме. Пожалуйста, найдите критерии трудоустройства здесь. Граждане стран, не входящих в Европейский Союз, пожалуйста, присылайте, если это применимо, разрешение на проживание/работу. Мы особенно приветствуем онлайн-заявки от кандидатов с ограниченными возможностями или аналогичными нарушениями в прямой ответ на эту рекламу. Если у вас есть какие-либо вопросы, вы можете связаться с местным сотрудником по инвалидности после того, как вы подали форму заявки, который с радостью поможет вам в дальнейшем процессе подачи заявки: sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com Пожалуйста, поймите, что мы не принимаем бумажные заявки и что нет права на получение ваших документов. Если у вас есть какие-либо вопросы относительно процесса подачи заявки, пожалуйста, свяжитесь с HR-службами по электронной почте myhrservice@mercedes-benz.com или по телефону: 0711/17-99000 (с понедельника по пятницу с 10 утра до 12 утра и с 1 вечера до 3 вечера). Если у вас есть какие-либо вопросы относительно позиции, пожалуйста, свяжитесь с г-ном Джулианом Видерером по следующему адресу электронной почты julian.wiederer@mercedes-benz.com.

Скидка на питание Мобильный телефон для сотрудников Возможные скидки для работников Годовая прибыль возможна Мероприятия для работников коучинг Гибкое время возможно Гибридная работа возможна Польза для здоровья Компания Выход на пенсию Мобильность предлагает JOBV1_EN