Аспирант Анализ дефектов на основе искусственного интеллекта и классификация дефектов

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: MER0003ORI Наш отдел RD/EDB Drive Systems Software Baselayer посвящен основным темам AUTOSAR, таким как Сеть, Диагностика, Память, архитектура SW и конфигурация Autosar Base-SW. Поэтому мы фокусируемся на эффективности и упрощении интеграции и проверки программного обеспечения для контроллера трансмиссии в разработке пассажирских автомобилей. Поскольку инновации являются основой нашей будущей жизнеспособности, мы с нетерпением ждем сотрудничества с вами в исследовательском проекте. Мы тесно сотрудничаем со специализированными отделами и нашими глобальными, внутренними и внешними ИТ-партнерами. В вашей будущей команде высоко мотивированные и дружелюбные коллеги с нетерпением ждут вашей поддержки, поскольку мы работаем друг с другом и страстно сотрудничаем. Гибкий рабочий подход является стандартным и хорошо зарекомендовавшим себя, и мы с нетерпением ожидаем регулярных совещаний персонала. Ваши задачи: Дефектный анализ - это систематическое исследование сбоев или проблем в продукте для выявления их коренных причин. В нашем случае мы концентрируемся в основном на сбоях программного обеспечения, выявленных на разных уровнях тестирования, поиска в качестве системного тестирования, тестирования программного обеспечения и тестирования транспортных средств. Как только дефект идентифицирован, он назначается человеку, который отвечает за определение его первопричины или перенаправление его в соответствующий отдел для более детального анализа. Часто первопричины напрямую не связаны с наблюдаемым поведением. Автоматизация этого процесса анализа дефектов и замена этого рабочего процесса моделью ИИ для анализа и классификации дефектов основной части работы. Корневые причины могут быть в разных подмодулях SW в одной и той же ЭКО или из разных ЭКО в целом. Ключевые задачи: Вы будете частью междисциплинарной команды разработчиков и работать над разработкой и внедрением моделей ИИ для анализа и классификации дефектов в контроллерах трансмиссии. Вы будете анализировать и оценивать текущий рабочий процесс управления дефектами и его потенциал оптимизации с помощью ИИ. Внедрение моделей ИИ, которые рассматривают файлы описания сетевой связи, архитектурные элементы ECU и любые другие необходимые файлы в качестве входных данных для понимания поведения ECU, поведение которого при анализе дефектов и обучении модели с уже существующими данными анализа дефектов будет частью этой работы. Вы будете взаимодействовать с другими экспертами по ИИ в Организации, чтобы собрать идеи и использовать их опыт для этой передовой темы. Конкретный исследовательский фокус: Предварительная обработка данных Техники: Методы очистки и подготовки файлов журналов и измерений для ИИ Разработка модели ИИ: Разработка и обучение моделей машинного обучения для анализа и классификации дефектов Особенность экстракции: Идентификация ключевых функций из лог-файлов и измерения, которые предполагают наличие определенных дефектов Классификация дефектов: создание алгоритмов для отображения выявленных дефектов на уровни тяжести и в соответствующие команды / темы. Проверка и тестирование: Оценка производительности моделей ИИ с использованием реальных данных из тестовых данных на разных уровнях тестирования (программное обеспечение, система, транспортное средство) Осуществление Стратегия: Предложение основы для интеграции моделей ИИ в существующие рабочие процессы управления дефектами Drive Systems Продвижение может начаться с августа 2025 года. Требованием к найму является надзор за проектом PhD преподавателем университета. Кандидат несет ответственность за выбор своего собственного руководителя.

У вас есть степень магистра в области инженерных наук, стратегического проектирования или сопоставимой технической / научной области в области искусственного интеллекта, машинного обучения, аналитики данных или информатики. Вам нравится работать в междисциплинарной команде, но так индивидуально, и вы хотите вести научную работу с практической значимостью. У вас есть глубокие знания в области гибкого организационного развития и высокий уровень понимания разработки программного обеспечения, знания автомобильных систем, а также опыт работы с технологиями LLM / GenAI Вы можете быстро ознакомиться с новыми сложными темами и структурированно подойти к неизвестным предметам. Вы характеризуетесь сильной приверженностью и инициативностью, экономическим и клиентоориентированным мышлением и действиями, а также высокой близостью к новым технологиям. 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).

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