logo
Mercedes-Benz AG | Германия | 71xxx Sindelfingen | Временный контракт | Полный рабочий день / Домашний офис | Опубликовано: 27.10.2025 на stepstone.de

Студент для передачи магистерской диссертации с использованием данных 3D-проектирования

Отрасль: Автомобильная, авиационная ... Отрасль: Автомобильная, авиационная и судовая техника


Жизнь всегда стремится стать... В жизни речь идет о том, чтобы отправиться в путешествие, чтобы стать лучшей версией нашего будущего себя. Когда мы открываем новые вещи, мы сталкиваемся с проблемами, осваиваем их и развиваемся за пределами нас.

Подайте заявку на Mercedes-Benz и найдите область, где вы можете развивать свои таланты индивидуально. Вас будут поддерживать дальновидные коллеги, которые разделяют ваш новаторский дух. Присоединиться к нам означает стать частью глобальной команды, целью которой является создание самых желанных автомобилей в мире. Вместе для совершенства.

Номер: MER0003TL9

Ваши задания • Ваш профиль • Что мы предлагаем

Жизнь всегда стремится стать... В жизни речь идет о том, чтобы отправиться в путешествие, чтобы стать лучшей версией нашего будущего себя. Когда мы открываем новые вещи, мы сталкиваемся с проблемами, осваиваем их и развиваемся за пределами нас.

Подайте заявку на Mercedes-Benz и найдите область, где вы можете развивать свои таланты индивидуально. Вас будут поддерживать дальновидные коллеги, которые разделяют ваш новаторский дух. Присоединиться к нам означает стать частью глобальной команды, целью которой является создание самых желанных автомобилей в мире. Вместе для совершенства.

Номер: MER0003TL9 Mercedes-Benz находится на переднем крае автомобильной промышленности и активно формирует будущее мобильности. В отделе исследований и разработок Mercedes-Benz Cars мы работаем над следующим поколением автомобилей и внедряем инновации во всех областях разработки автомобилей. Используя большие объемы данных и передовые цифровые методы и модели ИИ для CAx, мы ускоряем циклы проектирования и проверки компонентов транспортных средств.

Промышленные приложения ИИ часто ограничены отсутствием маркированных данных, специально предназначенных для конкретных задач. Это ограничивает как производительность, так и обобщение моделей. Напротив, в жизненном цикле данных САПР создается множество информации, которая, однако, в значительной степени неписаная или имеет отношение только к другим, но связанным с ней задачам. Потенциал этого ранее неиспользуемого ресурса имеет решающее значение для развития технологий ИИ в промышленной среде. Такие методы, как обучение передаче и адаптация доменов, доказали свою эффективность в преодолении разрыва между маркированными и немаркированными или кросс-доменными данными. Эти методы обеспечивают более эффективную передачу знаний и обучение репрезентации, в частности, в сложных сценариях, таких как генеративные 3D-задачи, в которых аннотированные наборы данных особенно ограничены для различных задач.

Возможные задачи: Разработка моделей глубокого обучения для 3D-объектов

Разработка передовых методов обучения 3D-переводу

Анализ методов до и после обработки для 3D-геометрии

Сбор и обработка данных для внутреннего набора данных

Деятельность может начаться с декабря 2025 года.

Учебная программа в области компьютерных наук, программных технологий или смежной области

Безопасное знание немецкого и английского языка в слове и письме

Встроенные навыки программирования (например, на Python)

Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (например, PyTorch, TensorFlow) и соответствующими проектами

Знания в области 3D компьютерного зрения

Командность и независимая работа

Дополнительная информация: Мы с нетерпением ждем вашего онлайн-заявки с резюме, надписями, сертификатами, текущим свидетельством о зачислении с указанием семестра и подтверждением регулярного периода обучения. Пожалуйста, не забудьте пометить ваши документы как «релевантные для этого приложения» в онлайн-форме и соблюдать максимальный размер файла 5 МБ. Дополнительную информацию о критериях установки можно найти здесь. Инвалиды и уравненные кандидаты приветствуются! Представитель с ограниченными возможностями (SBV-Sindelfingen@mercedes-benz.com) с радостью поддержит вас в процессе подачи заявки. HR-службы будут рады помочь вам с вопросами о процессе подачи заявки. Вы можете связаться с нами по электронной почте myhrservice@mercedes-benz.com или по телефону 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12am & 13-15am).

Пищевые добавки Работник по возможности Скидки сотрудников возможны Участие работников возможно Кадровые события коучинг Гибкое рабочее время возможно Гибридная работа возможна Меры здравоохранения Трудоустройство Мобильность предлагает

Местоположение компании

Местонахождение

ava Mercedes-Benz AG
71063  Sindelfingen
Германия

Текст этого объявления был переведен с немецкого на русский язык посредством системы автоматического перевода и может содержать как смысловые, так и лексические ошибки. Поэтому он может использоваться только в ознакомительных целях. Для более детальной информации перейдите к тексту оригинального объявления по ссылке ниже.

Для получения дополнительной информации читайте исходное объявление

Постоянная ссылка на это объявление

Идентификатор объявления