Informatiker/in

Mercedes-Benz Group AG
yesterday

Role details

Contract type
Internship / Graduate position
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
German

Job location

Tech stack

Geographic Information Systems
Data analysis
Automation of Tests
C++
Python
Machine Learning
Information Technology

Job description

diesem zukunftsweisenden Feld. Ihre Aufgaben umfassen: - Forschung und Entwicklung neuer Algorithmen zur automatisierten Planung von Teststrecken und Testsequenzen für ADAS-Funktionen (L2, L2++, L3, L4) - Entwicklung von Metriken zur Bewertung von Coverage, Risiko und Repräsentativität von Routen und Szenarien - Integration von Datenquellen (Fahrzeuglogdaten, Digital Maps, Verkehrszustand, Wetter) zur Szenario- und Routenparametrisierung - Aufbau von Simulations- und Evaluations-Pipelines (Hardware-in-the-loop / Software-in-the-loop / virtuelle Validierung) - Betreuung von Masterarbeiten / Praktikant*innen Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns. Das bieten wir: - Eine forschungsnahe, praxisorientierte Promotionsstelle in einem führenden Automobilunternehmen - Zugang zu realen Testfahrten, umfangreichen Datenbeständen und modernen Simulationsumgebungen - Individuelle Betreuung durch erfahrene Fachexperten und akademische

Requirements

Kooperationspartner - Wettbewerbsfähige Vergütung sowie Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten - Ein kollegiales, innovationsfreudiges Umfeld mit hoher gesellschaftlicher Relevanz Die Tätigkeit kann ab August 2026 beginnen. Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden. Qualifikationen - Abgeschlossenes Masterstudium (oder gleichwertig) in Informatik, Operations Management, Elektrotechnik, Fahrzeugtechnik, Robotik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang - Erste Erfahrung in ADAS/Autonomem Fahren, Robotik-Pathplanning, probabilistischer Planung, Szenario-Generierung oder Testautomatisierung - Fundierte Kenntnisse in Algorithmen, Optimierung, Machine Learning und/oder probabilistischen Methoden - Programmierkenntnisse in Python und C++; Erfahrung mit Simulationstools und Karten-/Geodaten von Vorteil - Erfahrung mit Datenanalyse und

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