Student*in für Masterarbeit im Bereich Map Learning
Bewerben Sie sich bei Mercedes-Benz und finden Sie den Aufgabenbereich, in dem Sie Ihre Talente individuell entfalten können. Dabei werden Sie von visionären Kolleginnen und Kollegen unterstützt, die Ihren Pioniergeist teilen. Bei uns einzusteigen bedeutet, Teil eines globalen Teams zu werden, dessen Ziel es ist, die begehrenswertesten Automobile der Welt zu bauen. Together for excellence.
Stellennummer: MER000470R
Aufgaben
Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG gehört der Fahrzeughersteller zu den größten Anbietern von Premium- und Luxus-Pkw und Vans.
Ein zentraler Baustein für automatisiertes Fahren ist ein vollständiges Verständnis der Fahrzeugumgebung. Die Umfelderfassung basiert dabei primär auf Sensoren wie Lidar, Kamera und Radar, eine wichtige Rolle spielt jedoch auch eine digitale High-Definition (HD) Straßenkarte. Die HD Karte bietet Kontextinformationen zur Bewertung der aktuellen Situation, die nicht oder nur schwer von den Sensoren erkannt werden können und vervollständigt die Umfelderfassung. Zudem liefert die HD Karte wichtige Planungsinformationen über die vorausliegende Strecke.
Eine solche HD Karte für das automatisierte Fahren muss deutlich genauer, vollständiger, aktueller und sicherer sein als die bisher in Navigationssystemen bekannte Karte. Um dies zu erreichen, werden unter anderem Sensordaten aus den Fahrzeugen verwendet, die Straßenkarte zu aktualisieren und über einen Closed-Loop-Prozess eine jederzeit korrekte HD-Karte zu garantieren. Im Team „Scene Mining“ beschäftigen wir uns damit Fahrzeugdaten zu analysieren sowie aufzubereiten, um Aufgaben wie zum Beispiel die automatische Generation von HD Karten umzusetzen.
Die Masterarbeit ist eingebettet in der Entwicklung eines KI basierten und skalierbaren Ansatzes, um auf Basis von Sensordaten der Fahrzeugflotte eine möglichst vollständige und genaue HD Karte abzuleiten. Fokus der Arbeit ist die Ableitung eines Spurmodells inklusive topologische Informationen. Hierzu ist eine prototypische Implementierung bereits vorhanden, welche im Rahmen der Masterarbeit erweitert werden soll.
Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:
Einarbeitung in bestehendes Software-Framework und State-Of-The-Art Algorithmen
Modifikation und Verbesserung bestehender Deep Learning Modellen zur Generierung von HD Karten
Evaluation der Modell Performance für die jeweiligen Ansätze
Die Tätigkeit kann ab Oktober 2026 beginnen.
Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.
Profil
Studiengang im Bereich Informatik, Data Science, Big Data & Data Analytics oder eines vergleichbaren Studiengangs
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Sehr gute Kenntnisse in Python
Erfahrungen mit Deep-Learning-Frameworks (insbesondere PyTorch)
Idealerweise Erfahrungen mit Transformer-Architekturen, Object Detection, geometrische Datenverarbeitung
Analytische, strukturierte und eigenständige Denk- und Arbeitsweise
Zusätzliche Informationen:
Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte vergessen Sie nicht im Online-Formular Ihre Dokumente als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren und die maximale Dateigröße von 5 MB zu beachten.
Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie hier.
Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess.
People Solutions hilft Ihnen bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Sie erreichen uns per E-Mail über myhrservice@mercedes-benz.com oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).
Wir bieten
- Essenszulagen
- Mitarbeiterhandy möglich
- Mitarbeiterrabatte möglich
- Mitarbeiterbeteiligung möglich
- Mitarbeiter Events
- Coaching
- Flexible Arbeitszeit möglich
- Hybrides Arbeiten möglich
- Gesundheitsmaßnahmen
- Betriebliche Altersversorgung
- Mobilitätsangebote
- Parkplatz
- Betriebsarzt
- Gute Anbindung
- Barrierefreiheit
- Kinderbetreuung
- Kantine, Café
STBL1_DE