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Masterarbeit Embedded Algorithmen Entwicklung für MEMS Sensoren - NextGen In-Tire TMS - Innovative neue Funktionalitäten für die nächste Generation von Reifen-Sensoren

Masterarbeit Embedded Algorithmen Entwicklung für MEMS Sensoren - NextGen In-Tire TMS - Innovative neue Funktionalitäten für die nächste Generation von Reifen-Sensoren

Bosch GroupReutlingen, BW, Germany
Vor 3 Tagen
Stellenbeschreibung
  • Company Description
  • Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest : Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.
  • Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!
  • Job Description
  • MEMS-Sensoren leisten einen wichtigen Beitrag zur Fahrzeugsicherheit und sind auch in der Unterhaltungselektronik unverzichtbar. Aktuelle MEMS-Drucksensoren werden an Fahrzeugen eingesetzt, um mögliche Reifendruckverluste zu messen und den Fahrer zu warnen. Darüber hinaus beinhalten aktuelle Reifendrucküberwachungssysteme / -sensoren (TPMS) nicht nur MEMS-Drucksensoren, sondern auch MEMS-Beschleunigungssensoren, um die Funktion Autolocation (Identifikation der Position des TPMS) effizient und robust umzusetzen. Das Hauptthema dieser Arbeit ist nun der Reifensensor der nächsten Generation (NextGen), und zielt darauf ab, nicht nur den Druck zu messen und die Autolocation durchzuführen, sondern weitere Funktionalitäten dem Werkzeugkasten hinzuzufügen, diese sind z.B. die Untergrunderkennung, Reifenprofiltiefenerkennung, Rutscherkennung und vieles mehr. Daher muss sich die Position des TPMS, welches seither auf der Felge montiert war, auf die Innenseite des Reifens ändern, den sogenannten In-Tire TPMS. Darüber hinaus soll der aktuelle Bosch TPMS als Vehikel dienen, um diese neuen Funktionalitäten umzusetzen, aber auch neue Anforderungen wie Performance des MEMS, der MCU und der Batterie für den Energieverbrauch zu identifizieren.
  • Im Rahmen Ihrer Masterarbeit entwickeln Sie neue und innovative Funktionalitäten für den Anwendungsfall Reifenüberwachungssystem / Sensor (TMS) und testen diese idealerweise in Echtzeit.
  • Sie definieren Anforderungen für Datenkampagnen, analysieren Daten als Data-Scientist, entwickeln Funktionalität wie Performance und Robustheit als Embedded Algorithmen Entwickler, bauen einen Demonstrator auf und testen Ihre Algorithmen / Funktionalitäten in Echtzeit.
  • Eine Prototyp-Plattform wird von Ihnen ausgewählt / identifiziert und im Entwicklungsprozess von Ihnen etabliert.
  • Bei Ihnen ist eine große Bandbreite an entwickelten Algorithmen möglich, von regelbasierten über einfache Algorithmen bis hin zu eingebetteter KI, solange es "funktioniert".
  • Ihre Ergebnisse werden mit Docupedia, T&R und GIT dokumentiert und Ihren Kolleginnen und Kollegen im Rahmen des CRISP-DM-Prozesses präsentiert.
  • Sie konzentrieren sich auf die Analyse der Druck- und Beschleunigungsdaten, die effiziente und robuste Funktionsentwicklung und die Identifikation von Software / Hardware-Anforderungen für den NextGen TMS bei Bosch.
  • Außerdem machen Sie sich mit der aktuellen Literatur zu TPMS / TMS und intelligenten Reifenfunktionalitäten vertraut und nutzen den bestehenden Tech-Stack sowie weitere Open-Source-Pakete zur Entwicklung des NextGen TMS-Funktionstoolsets.
  • Qualifications
  • Ausbildung :
  • abgeschlossenes Bachelorstudium in Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Physik, Mathematik, Kybernetik, Künstlicher Intelligenz, Data Science oder vergleichbar
  • Erfahrungen und Know-how :
  • in Python, C, C++ und / oder MATLAB sowie in der Softwareentwicklung; gutes Verständnis von Statistik; gute Kenntnisse der Methoden des maschinellen Lernens; erste Erfahrungen in der Codegenerierung und Bereitstellung von C-Code
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise :
  • Sie kommunizieren klar und aktiv; Sie übernehmen zusätzliche Verantwortung und setzen sich für Teamziele ein; Sie arbeiten enthusiastisch an Projekten und motivieren andere durch Ihre positive Einstellung
  • Begeisterung :
  • hohes Interesse an komplexen Aufgaben von der Entwicklung eingebetteter Algorithmen bis zur Datenanalyse mit modernsten Softwaretools
  • Sprachen :
  • sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
  • Additional Information
  • Beginn :
  • ab März 2025
  • Dauer :
  • 6 MonateVoraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung Ihren Lebenslauf, Ihren aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.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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  • Roman Föll (Fachabteilung)+49 7121 35 31958