Doktorandenstelle Im Bereich wahrnehmungsmerkmale

AufgabenWir wollen die Zukunft der automobilen Mobilität mitgestalten, indem wir hochautomatisierte Fahrsysteme sowohl für die Autobahn als auch für den städtischen Bereich entwickeln. Unsere Entwicklungsteams in Deutschland und Kalifornien arbeiten mit modernsten Technologien an der Entwicklung innovativer und klassenführender Systeme, um unseren Kunden das bestmögliche Fahrerlebnis zu bieten. Um diese Herausforderung zu meistern, suchen wir tatkräftige und engagierte Doktoranden für die Forschung in unserem Scene Reasoning and Prediction Team in Stuttgart.

Der Schwerpunkt Ihrer Doktorarbeit wird auf der Entwicklung von lernbasierten Algorithmen zur Bewegungsvorhersage für autonome Fahrzeuge liegen. Bestehende Algorithmen arbeiten in der Regel mit verfolgten Objekten, die von vorgelagerten Wahrnehmungsalgorithmen bereitgestellt werden. Diese Trennung zwischen Wahrnehmung und Bewegungsvorhersage ist mit Informationsverlusten behaftet. Die Frage, wie man erlernte latente Wahrnehmungsmerkmale in die Bewegungsvorhersage integrieren kann, ist immer noch eine offene Forschungsfrage.

Die Hauptaufgabe Ihrer Doktorarbeit besteht daher darin, Algorithmen zu entwickeln, die latente Merkmale von lernbasierten Wahrnehmungsalgorithmen in lernbasierte Bewegungsvorhersagealgorithmen integrieren. Dazu gehört auch die Entwicklung einer Pipeline, die eine gemeinsame Optimierung der vorgeschalteten Wahrnehmung und der Bewegungsvorhersage ermöglicht. Dazu sollen Sie den neuesten Stand der Technik im Bereich der Wahrnehmung und Bewegungsvorhersage untersuchen. Sie werden die neuesten Techniken des maschinellen Lernens einsetzen, wie z.B. Graph Neural Networks und Transformers.

Zuständigkeiten
- Bewertung des aktuellen Stands der Technik in der lernbasierten Wahrnehmung und Bewegungsvorhersage
- Entwicklung von lernbasierten Algorithmen zur Bewegungsvorhersage, die latente Merkmale von Wahrnehmungsalgorithmen ausnutzen
- Untersuchung verschiedener latenter Raumrepräsentationen, die geeignet sind, eine Schnittstelle zwischen Wahrnehmung und Vorhersage zu bilden
- Implementierung entsprechender Trainings
- und Evaluationskonzepte
- Integration der entwickelten Methoden in die AD-Software
- Evaluierung der entwickelten Methoden in Simulationen, aufgezeichneten Fahrdaten und realen Fahrzeugen

Voraussetzung für die Einstellung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrer. Der Doktorand ist für die Wahl seines/ihres Betreuers selbst verantwortlich.

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- Qualifikationen- Ausgezeichneter Master-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik, Robotik oder einem verwandten Bereich.
- Ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python oder C++.
- Ausgeprägte Kenntnisse und tiefgreifendes Verständnis von Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere neuronaler Netze, und der entsprechenden Software-Frameworks (z. B. pytorch, tensorflow).
- Erfahrung mit Linux und der Entwicklung auf Linux-Systemen.
- Fließende Englischkenntnisse.

Bevorzugte Qualifikationen
- Veröffentlichung auf einer Konferenz über maschinelles Lernen oder Robotik.
- Kenntnisse in der Bewegungsvorhersage.
- Grundkenntnisse über ADAS/AD-Architekturen.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und der Wunsch, als Teil eines globalen Teams in einem multikulturellen Umfeld zu arbeiten.
- Hohe intrinsische Motivation, Spitzenforschung zu betreiben.
- Hohes Maß an Selbstorganisation.
- Fließende Beherrschung der deutschen Sprache in Wort und Schrift (optional)

Zusätzliche Informationen:
Möchten Sie Ihre Dissertation in Zusammenarbeit mit der Mercedes-Benz Group AG schreiben? Wir bieten Ihnen ein internationales Expertennetzwerk, Forschungsmaterialien, Einblicke in unsere Arbeit und einen persönlichen Betreuer, der Ihnen neben Ihrem Doktorvater an der Hochschule als Ansprechpartner zur Verfügung steht.

Bitte bewerben Sie sich ausschließlich online und kennzeichnen Sie Ihre Bewerbungsunterlagen im Online-Formular als "relevant für diese Bewerbung". Die Einstellungsvoraussetzungen finden Sie "hier". Staatsangehörige von Ländern außerhalb der Europäischen Union senden uns bitte ggf. Ihre Aufenthalts-/Arbeitserlaubnis.

Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen akzeptieren und kein Recht auf Rücksendung Ihrer Unterlagen haben.

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