Im Team Active Safety, in welchem prämierte innovative Fahrerassistenzsysteme für Trucks entwickelt werden, sind im Umfeld der aktiven Sicherheit und Automated Driving vielfältige Praktika und Abschlussarbeiten zu besetzen.

Auf Basis modernster Sensor- und µC-Technologien (77 GHz MultiModeRadar, Stereovision) bestehen viele Einsatzmöglichkeiten im Bereich der System- und Softwareentwicklung, Regelsysteme und Fusionsalgorithmen, Data-Mining und Big-Data Analysen sowie Projekt- und Prozessmanagement. Dabei können attraktive Themengebiete von der Konzeption bis zur Fahrzeugapplikation im agilen Serienumfeld bearbeitet werden.

In der ausgeschriebenen Abschlussarbeit bzw. soll eine Methode entwickelt werden, um ein bestehendes Testkonzept um eine intelligente Testmethode zu erweitern. Dazu sollen Big Data Analysen mit Hilfe von Maschinellem Lernen erfolgen. Desweiteren solle ein HiL-Prüfstand erweitert werden.

Ihre konkreten Aufgaben können umfassen:

• Spezifikation und Anwendung von Testszenarien für ADAS-Funktionen
• Planung, Organisation und Durchführung von Fahrzeugsimulationen (SiL, MiL, HiL)
• Integration, Simulation und Test von ADAS-Funktionen
• Fahrzeugdatenverarbeitung und Anwendung von Data-Mining Methoden
• Big Data Ansätze und Maschine Learning Verfahren zur Auswertung von realen Versuchsdaten
• Programmierung von Analysewerkzeugen
• Erweiterung eines ADAS-Cluster-HiL

Anforderungen:

• Studiengang: Mechatronik, Elektrotechnik, Informatik oder ein vergleichbarer Studiengang/-Schwerpunkt
• Sprachkenntnisse: Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• IT-Kenntnisse: MS-Office, Matlab-Simulink, Kenntnisse in Programmiersprachen wie C, Java, Python, sowie modellbasierte Software-Entwicklung
• Kenntnisse: Fahrzeugsysteme/Fahrerassistenzsysteme und/oder Maschinelles Lernen
• Persönliche Kompetenzen: Teamfähigkeit, analytische Denkweise, sowie Engagement
• Sonstiges: Führerschein Klasse B

Beginn: nach Absprache

Bei Interesse senden Sie mir bitte Ihre Bewerbungsunterlagen per Mail.