Аспирант PhD Machine Learning – Runtime Monitoring of Autonomous Driving Functions

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: MER0003PK0 Mercedes-Benz Group AG, одна из самых успешных автомобильных компаний в мире, является ведущим поставщиком автомобилей премиум-класса и класса люкс, а также транспортеров. В Group Research & Development (RD) мы проектируем будущие поколения автомобилей с инновационными, высококачественными продуктами и эффективными процессами. Мы стремимся развивать высокоавтоматизированные системы вождения для автомагистралей 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 ищем талантливых и преданных докторантов, которые укрепляют нашу команду разработчиков для автоматизированного вождения в Синдельфингене. Ваш доктор сосредоточится на разработке системы мониторинга времени выполнения, чтобы обеспечить безопасную работу автономных функций вождения. На основе эмпирических данных функционального тестирования должна быть разработана система, которая идентифицирует неизвестные рабочие состояния на основе сигналов датчика транспортного средства и запланированного поведения и, таким образом, обеспечивает надежную и надежную работу. Их исследования будут включать в себя создание теоретической основы и практических методов повышения безопасности и надежности автономных систем вождения. Основной целью является разработка метода, который динамически контролирует работу системы, выявляет ошибки, инициирует корректирующие меры, выполняя при этом статистические гарантии. Они будут работать на стыке разработки системы AD, системного тестирования и безопасности, курируемых экспертами в этой области. Во время исследования вы будете использовать новейшие методы машинного обучения: генеративные методы, такие как мультимодальные языковые модели (MLLM), мультимодальное обучение представлениям, обнаружение вне распределения и конформное прогнозирование. Они имеют доступ к обширным данным от разработки и тестирования системы, включая реальные и смоделированные записи. Их результаты не только улучшат безопасность высокоавтоматизированного вождения, но и внесут значительный вклад в научное сообщество. Мы всячески поощряем и поддерживаем публикацию Вашей работы. Ваши задачи: Оценка современного состояния техники в мониторинге выполнения критически важных для безопасности приложений робототехники, включая, но не ограничиваясь, автоматизированное вождение

Расширьте свои знания в смежных областях, таких как обучение репрезентации, генеративные методы, мультимодальные LLM, статистическое машинное обучение, машинное обучение с гарантиями, конформным прогнозированием и обнаружением вне распределения

Разработка статистических моделей и алгоритмов мониторинга операционных точек системы

Сбор и анализ данных с различных тест-драйвов, включая реальные и смоделированные записи

Проверка эффективности разработанных моделей с помощью имеющихся данных, моделирования и дополнительных тест-драйвов

Интеграция системы мониторинга в испытываемые транспортные средства

Организация набора и поддержки студентов, которые вносят свой вклад в ваши исследования

Документация результатов исследований и публикация в научных статьях

Докторская может начаться с октября 2025 года. Требование корректировки - это поддержка докторского проекта преподавателем университета. Выбор соответствующего лица является обязанностью докторанта.

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, включая глубокое обучение и соответствующие программные рамки (например, pytorch, тензорфлук)

Опыт работы с общедоступной облачной инфраструктурой (GCP, AWS или Azure).

Опыт работы с Linux и разработка систем Linux.

Знание английского языка

Предпочтительная квалификация... Знание в области робототехники, функционального тестирования или функциональной безопасности

Базовые знания архитектуры ADAS/AD

Отличные коммуникативные навыки и желание работать в глобальной команде в мультикультурной среде

Публикация на конференции по машинному обучению или робототехнике выгодна

Высокая внутренняя мотивация для проведения лучших исследований

Высокая самоорганизация

Знание немецкого языка (факультативно)

Дополнительная информация: Хотите получить докторскую степень в сотрудничестве с Mercedes-Benz Group AG? Мы предлагаем вам международную сеть экспертов, исследовательских материалов, идей работы и личных наставников, которые помогут вам в качестве контактного лица в дополнение к вашему факультету. Докторская степень в известном университете при поддержке Mercedes-Benz Group AG в качестве неакадемического партнера и использовать ноу-хау глобальной активной группы. Пожалуйста, подайте заявку исключительно онлайн и пометьте документы заявки как «релевантные для этой заявки» в онлайн-форме. С информацией о критериях установки можно ознакомиться здесь. Страны, не входящие в Европейскую экономическую зону, могут выдать разрешение на проживание/работу. Мы особенно рады получать заявки для инвалидов и инвалидов. На sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com вы также можете связаться с представителем сайта с ограниченными возможностями, который будет рад поддержать вас в дальнейшем процессе подачи заявки. На вопросы о процессе подачи заявки HR Services ответит по электронной почте myhrservice@mercedes-benz.com или по телефону: 0711/17-99000 (с понедельника по пятницу с 10-12 утра до 13-15 вечера). На вопросы о работе ответит г-н Джулиан Видерер с поля, по адресу электронной почты julian.wiederer@mercedes-benz.com.

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 JOBV1_EN