Life is always about becoming... Im Leben geht es darum, sich auf eine Reise zu begeben, um die beste Version unseres zukünftigen Selbst zu werden. Während wir Neues entdecken, stellen wir uns Herausforderungen, meistern sie und wachsen über uns hinaus. Bewerben Sie sich jetzt, lesen Sie die Jobdetails, indem Sie nach unten scrollen Überprüfen Sie, ob Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, bevor Sie eine Bewerbung abschicken. 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: MER000403Q
KI-basierte Objekterkennung ist ein zentraler Bestandteil von Wahrnehmungssystemen beim automatisierten Fahren. Da diese KI-Modelle nur auf begrenzten Datensätzen trainiert werden, können sie in realen Szenarien auf unbekannte Objekte oder Situationen (Out-of Distribution, OOD) treffen. Die Detektion solcher OOD-Eingaben ist ein wichtiger Baustein für die Sicherheitsargumentation automatisierter Systeme, da sie hilft, unsichere Modellvorhersagen zu erkennen und potenzielle Degradations-Manöver einzuleiten. In dieser Arbeit sollen verschiedene OOD-Methoden recherchiert, implementiert und am Anwendungsbeispiel der Objekterkennung untersucht werden.
Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:
* Recherche und Analyse aktueller wissenschaftlicher Arbeiten zu Out-of-Distribution (OOD) Detektion am Anwendungsbeispiel der Objekterkennung
* Identifikation geeigneter OOD-Methoden und Algorithmen für bestehende Objekt-Erkennungsmodelle
* Implementierung ausgewählter OOD-Algorithmen und Integration in eine bestehende Objekterkennungs-Pipeline
* Durchführung von Experimenten zur Evaluation der Methoden auf geeigneten Datensätzen
* Vergleich und Analyse der Ergebnisse hinsichtlich Detektionsleistung und Rechenaufwand
* Dokumentation der Ergebnisse sowie Ableitung von Empfehlungen für den praktischen Einsatz
Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.
Die Tätigkeit kann ab Juli 2026 beginnen.
* Eingeschriebene*r Student*in im Bereich der der Ingenieurwissenschaften, Informatik, Mathematik oder Vergleichbares
* Programmierkenntnisse in Python
* Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning, idealerweise mit Fokus auf Computer Vision
* Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
* Engagement und Teamfähigkeit
* Analytische Denkweise und strategische 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 ( ) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess.
HR Services hilft Ihnen bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. xwminpx Sie erreichen uns per E-Mail über oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).
* 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