In unserem Bereich forschen und entwickeln wir an den nächsten Generationen von Fahrassistenzfunktionen und autonomem Fahren der Mercedes-Benz AG.
Unser Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung und Bereitstellung der Rechenplattform für die vielfältigen Funktionsentwicklungen.
Ein Hauptaugenmerk legen wir bei diesem Thema auf die Möglichkeit, unterschiedliche am Markt angebotene und auch in unterschiedlichen Zielmärkten vorgegebene spezifische Prozessoren einsetzen zu können. Daraus resultiert die Notwendigkeit, Software portierbar zu gestalten. KI-basierte Software-Lösungen sind heute noch sehr stark von der jeweiligen Prozessortechnologie abhängig.
Hierfür forschen wir an und entwickeln Methoden zum Deployment neuronaler Netze auf Mikrocontrollern.
Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:
Auswahl geeignet trainierter neuronaler Netze aus dem Open-Source-Umfeld
Anpassen und Optimieren dieser für den spezifischen Mikrocontroller in Architektur und Datensatz
Integrieren der Lösung als Device Driver in den Classic-AUTOSAR-Stack der Hardware
Beherrschen des vollständigen Workflows vom neuronalen Netz bis zur Funktionsabsicherung auf der Hardware
Enge Zusammenarbeit mit deutschsprachigen Partnern innerhalb und außerhalb der Mercedes-Benz AG
Die Tätigkeit kann ab August 6 beginnen.
Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.
QualifikationenStudiengang im Bereich Informatik mit Schwerpunkten in Mikrocontroller, ihre Inbetriebnahme, Machine Learning, Autosar, SW-Integration und Testing oder Vergleichbares
Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Sicherer Umgang mit MS-Office, Linux, Python, Neural Architecture Search, AUTOSAR Classic, Gerätetreiber für Mikrocontroller
Engagement und Teamfähigkeit
Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise
Zusätzliche Informationen:
Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte vergessen Sie nicht im Online-Formular Ihre Dokumente als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren und die maximale Dateigröße von 5 MB zu beachten.
Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie .
Benefits Essenszulagen Mitarbeiterhandy möglich Mitarbeiterrabatte möglich Mitarbeiterbeteiligung möglich Mitarbeiter Events Coaching Flexible Arbeitszeit möglich Hybrides Arbeiten möglich Gesundheitsmaßnahmen Betriebliche Altersversorgung Mobilitätsangebote Parkplatz Betriebsarzt Gute Anbindung Barrierefreiheit Kinderbetreuung Kantine, CaféWe need your consent to load the Youtube service!
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Powered byStudent*in für Abschlussarbeit Hardware-Aware Neural Architecture Search (HW-NAS) for Microcontroller based Embedded Devices • Sindelfingen, DE
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