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Promotion - Analyse und Berechnung komfortabler Motorrad-Fahrstrategien für zukünftige Rider Assistance Systeme(m/w/x)

Bosch Group
Renningen

Dein Fokus liegt auf der kreativen Forschung und Entwicklung von zukünftigen Fahrerassistenzsystemen für Motorräder. Du analysierst Fahrtrajektorien und setzt KI-Technologien ein, um Erkenntnisse aus Fahrdaten zu gewinnen und diese für verschiedene Fahrertypen zu optimieren.

Anforderungen

  • •sehr guter Universitätsabschluss in Informatik oder Mathematik
  • •gute Kenntnisse in AI Methoden
  • •Motorradführerschein
  • •Literaturrecherchen für Arbeit nutzen
  • •saubere Problemdefinitionen formulieren
  • •Analysen durchführen und Ergebnisse beschreiben
  • •Herleitung und Verwendung objektiver Metriken
  • •Teamarbeit und Ideen einbringen
  • •Spaß am Fahren
  • •verhandlungssicheres Deutsch
  • •sehr gutes Englisch

Deine Aufgaben

  • •Forschung und kreative Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen
  • •Komfortable und sichere Fahrtrajektorie schätzen
  • •AI basierten Ansatz mit Geodaten nutzen
  • •Empirische Fahrdaten zum Training verwenden
  • •Erkenntnisse aus trainierten ML-Modellen ableiten
  • •Geeigneten Referenzdatensatz für Training definieren

Original Beschreibung

## Stellenbeschreibung * Während Ihrer Promotion forschen, testen und gestalten Sie kreativ zukünftige Systeme der Fahrerassistenz im Motorrad mit. * Sie schätzen eine komfortable und sichere Fahrtrajektorie (Geschwindigkeit, Neigungswinkel, Beschleunigungsverlauf, ...) basierend auf Kartendaten (Straßenverlauf, Steigung, ...). * Zudem nutzen Sie einen AI datengetriebenen Ansatz basierend auf Geodaten von Map-Servern (Here, Open Street Map, ...), verwenden empirische Fahrdaten zum Training sowie verifizieren die Modelle. * Zudem leiten Sie Erkenntnisse aus den trainierten ML Modellen ab. Die Themen hierzu sind: Welche Features und in welchen Situationen funktioniert die Prädiktion? In welchen Situationen bestehen Einschränkungen? * Nicht zuletzt definieren Sie einen geeigneten und repräsentativen Referenzdatensatz für das Training unter Berücksichtigung verschiedener Fahrertypen (Komfortabel, Sportlich, ...). ## Qualifikationen * **Ausbildung**: sehr guter Universitätsabschluss in Informatik oder Mathematik * **Erfahrungen und Know-how**: gute Kenntnisse in AI Methoden (Deep Learning via CNN, LSTM sowie klassische Methoden, z.B. Bayes, Random Forest, SVM) * **Qualifikation**: Motorradführerschein * **Persönlichkeit** **und Arbeitsweise:** um Ihre Arbeit bestmöglich umzusetzen nutzen Sie Literaturrecherchen; Dank Ihrer bisherigen Erfahrungen fällt es Ihnen leicht sauber Problemdefinitionen zu formulieren; Sie führen gerne Analysen durch und beschreiben klar die Ergebnisse; Ihnen fällt die Herleitung und Verwendung objektiver Metriken leicht, zudem arbeiten Sie gerne im Team, tauschen sich mit Kolleginnen bzw. Kollegen aus und bringen Ihre Ideen ein * **Begeisterung**: Spaß am Fahren * **Sprachen**: verhandlungssicheres Deutsch und sehr gutes Englisch ## Zusätzliche Informationen Das endgültige Promotionsthema ist abhängig von Ihrer Universität. **Start:** ab Mai 2025 Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
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