Mercedes-Benz AG | Германия | 71xxx Sindelfingen | Работа для студента | Неполный рабочий день - гибкий / Домашний офис | Опубликовано: 09.02.2026 на stepstone.de
Студент по восприятию и пониманию сцены, ADAS
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: MER0003YHT
* После нажатия кнопки Читать далее откроется оригинальное объявление на сайте нашего партнера, где вы можете посмотреть детали этой вакансии и контактные данные. Если вам необходим перевод этого текста, то после возвращения на наш сайт он будет подготовлен и вы можете его прочитать, нажав на кнопку Показать весь перевод.
Ваши задания • Ваш профиль • Что мы предлагаем
- 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: MER0003YHT
- Мы стремимся формировать будущее автомобильной мобильности путем разработки высокоавтоматизированных систем вождения как для автомобильных дорог, так и для городских районов. Наши команды разработчиков работают с самыми современными технологиями для разработки инновационных и ведущих в своем классе систем, чтобы предоставить нашим клиентам наилучший опыт. Чтобы справиться с этой задачей, мы ищем энергичных и преданных студентов для проведения исследований в нашей команде по обоснованию и прогнозированию сцен в
- Синдельфингене. Фокус мастера
- Сквозные модели автономного вождения направлены на совместную оптимизацию восприятия, прогнозирования движения и планирования, позволяя компонентам нисходящего потока использовать богатую сенсорную информацию, одновременно уменьшая влияние ошибок восприятия вверх по течению. Хотя такие подходы доказали свою эффективность, полномасштабное совместное обучение в масштабе остается непомерно дорогим с точки зрения вычислительных требований и требований к памяти. В частности, масштабируемость ограничена комбинацией больших архитектур восприятия и интенсивностью данных прогнозирования и планирования движения, которые требуют существенного разнообразия сценариев для моделирования сложных агентных взаимодействий. Недавние работы показали, что масштабирование данных - либо с помощью курируемых наборов данных на уровне объектов, либо крупномасштабного моделирования - может разблокировать беспрецедентную производительность и решить сложные сценарии вождения. Однако, как эффективно использовать знания, полученные ими в реальном мире, сквозные настройки остаются недостаточно изученной проблемой. Целью этой работы является введение дискретных представлений, например, с помощью методов обучения в словаре, в качестве интерфейса между восприятием и предсказанием движения. Основная мотивация заключается в том, чтобы обеспечить разъединенную и масштабируемую подготовку, сохраняя при этом адаптивность и богатый информационный поток, характерный для сквозных моделей. Цели
- Проектирование и реализация дискретного, структурированного интерфейса, который сжимает и семантически организует выходы восприятия при сохранении информации, критической для прогнозирования.
- Продемонстрировать факторизованное обучение, где восприятие и прогнозирование могут быть обучены независимо, снижая вычислительные и затраты на память по сравнению с полным комплексным обучением.
- Разработка эффективных стратегий сквозного выравнивания (например, целенаправленная тонкая настройка, дистилляция) для достижения высокой общей производительности при минимальной совместной переподготовке
- Обеспечить комплексную оценку, охватывающую надежность восприятия шума, масштабируемость, эффективность и интерпретируемость
- Деятельность может начаться с апреля 2026 года. Окончательный выбор диссертации производится в тесной консультации с
- Вами, университетом и нами.
- Степень магистра в области компьютерных наук, робототехники, искусственного интеллекта или смежной области
- Свободный английский, как письменный, так и разговорный
- Обязательство и способность работать в команде
- Навыки программирования (Python)
- Предыдущий опыт в области глубокого обучения, компьютерного зрения или автономного вождения
- Дополнительная информация:
- Мы с нетерпением ждем получения вашего онлайн-заявки, включая резюме, сопроводительное письмо, сертификаты, текущий сертификат о зачислении с указанием вашего семестра и подтверждение стандартного периода обучения. Пожалуйста, не забудьте пометить ваши документы как «релевантные для этого приложения» в онлайн-форме и соблюдать максимальный размер файла 5 МБ. Вы можете найти дополнительную информацию о критериях найма здесь. Заявители с ограниченными возможностями и кандидаты с эквивалентным статусом приветствуются!
- Представитель работников с тяжелыми формами инвалидности (SBV-Sindelfingen@mercedes-benz.com) с радостью поддержит вас в процессе подачи заявки. HR-службы будут рады помочь вам с любыми вопросами о процессе подачи заявки. Вы можете связаться с нами по электронной почте myhrservice@mercedes-benz.com или по телефону 0711/17-99000 (Mon-Fri 10am-12pm & 1pm-3pm).
- 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
- Парковка
- Внутренний доктор
- Хороший общественный транспорт
- Свободное от барьеров рабочее место
- Ближайший детский сад
- Столовая, кафе
Местонахождение
 | 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