Thesis in the field of expansion and validation of an AI-based comfort function in the powertrain from September 2024

vor 2 Monaten


Sindelfingen, Deutschland Mercedes-Benz Vollzeit
Tätigkeitsbereich:Forschung & Entwicklung incl. DesignFachabteilung:Agile EntwicklungGesellschaft:Mercedes-Benz AGStandort:Mercedes-Benz Werk Sindelfingen, SindelfingenStartdatum:..4Veröffentlichungsdatum:..4Stellennummer:MER3BArbeitszeit:Vollzeit Join usAufgaben

In view of the constantly increasing availability of data and growing customer demands, the use of machine learning (ML) in the vehicle sector is becoming more and more relevant. Driving functions based on ML algorithms are increasingly being researched and developed, particularly in the powertrain area.

When starting off with high acceleration or on difficult surfaces such as ice or snow, a lack of grip can cause the wheels to spin. Although conventional traction control (ASR) prevents the wheels from spinning, abrupt interventions can occur that strongly influence the torque desired by the driver. The aim of the work is to further develop an existing AI model for the early detection of spinning wheels in the drivetrain. In addition, uncertainty estimation (UE) approaches are to be implemented in order to investigate the robustness of the predictions and increase confidence in the model. Subsequently, it will be evaluated to what extent UE approaches are suitable for detecting incorrect model predictions.

The work includes the following tasks:

Conducting a literature review on the current state of the art Checking the measurement data and associated labels for plausibility and extracting relevant time series for training the model Selection and adaptation of a suitable model architecture through hyperparameter tuning to optimize model performance Validation of the trained model using test data Selection and implementation of UE methods for multivariate time series Evaluation of the effectiveness of UE methods for detecting implausible model predictions

The final topic will be determined in consultation with the university, you and us.

Qualifikationen Master's degree in engineering, computer science, mathematics, data science or a comparable course of study Language skills: Very good written and spoken German and English skills Other knowledgeVery good knowledge in the field of machine learningGood knowledge of Python and data science libraries Personal skills: Structured and independent work, communication skills, commitment, creativity and initiative

Additional information:

Further information on the recruitment criteria can be found".

Nationals from countries outside the European Economic Area should send their residence/work permit with their application.

Please understand that we no longer accept paper applications and that there is no entitlement to return postage.

BenefitsEssens­zulagenMit­arbeiter­handy möglichMit­arbeiter­rabatte möglichMit­arbeiter­beteili­gung möglichMit­arbeiter EventsCoachingFlexible Arbeits­zeit möglichHybrides Arbeiten möglichGesund­heits­maß­nahmenBetrieb­liche Alters­ver­sorgungMobilitäts­angeboteBetriebs­arztKantine, CaféBarriere­frei­heitGute An­bindungPark­platzKinder­betreuung

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