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Masterand/in Ingenieurwissenschaften Maschinenbau, Automobil o. ä. (w/m/d) - Entwicklung, Forschung, IT

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Stuttgart, DE
Diese Stelle ist in deinem Land nicht verfügbar.

Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.

000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld.

Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen?

Dann ist Ihr Platz bei uns!

Für unser Institut für Fahrzeugkonzepte in Stuttgart suchen wir eine / n Masterand / in Ingenieurwissenschaften Maschinenbau, Automobil o.

ä. (w / m / d), Virtuelle Analyse von Risikobewertungsmethoden für autonome Fahrzeuge

Das erwartet Sie :

Die Herausforderung, die Sicherheit autonomer Fahrzeuge (AV) zu gewährleisten, stellt ein zentrales Hindernis für die breite Einführung dieser transformativen Technologie dar.

In aktuellen Forschungsaktivitäten soll die Sicherheit autonomer Fahrzeuge analysiert und verbessert werden. Risikobewertungsmethoden (RAM) sind Techniken, die von autonomen Fahrzeugen verwendet werden, um das Risiko innerhalb bestimmter Szenarien bewerten und die beste Vorgehensweise ableiten zu können.

Derzeit gibt es verschiedene RAMs, die vorliegende Risiken bewerten und dabei verschiedene Inputinformationen berücksichtigen.

In dem Projekt sollen Simulationstools bzw. -software unter Verwendung des Fahrsimulators CarMaker entwickelt werden, um verschiedene RAMs untersuchen und bewerten zu können.

Das erste Ziel der Arbeit ist es, einen Überblick über den Stand der Technik bei RAMs zu erhalten, wobei der Schwerpunkt auf einer Teilmenge von Methoden liegt, die auf ähnliche Szenarien anwendbar sind oder das gleiche Risiko bewerten.

Anschließend wird eine ausgewählte Anzahl der identifizierten RAMs in den Fahrsimulator CarMaker implementiert. Ziel ist es, empirische Belege für die Wirksamkeit und die Grenzen einzelner RAMs zu liefern.

Dabei sollen die Potentiale der RAMs virtuell evaluiert werden, wobei ihre Fähigkeit, potenzielle Gefahren in verschiedenen Fahrszenarien zu antizipieren und darauf zu reagieren, im Fokus steht.

Die erarbeitenden Erkenntnisse sollen zur gezielten Auswahl optimal geeigneter RAMs beitragen und so die Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Fahrsysteme zukünftig verbessern.

Inhalt der Arbeit :

  • Literaturrecherche zur Sicherheit autonomer Fahrzeuge
  • Literaturrecherche zu verschiedenen Methoden der Risikobewertung autonomer Fahrzeuge
  • Implementierung von RAM in einen Fahrsimulator (CarMaker)
  • Verifizierung und Validierung der angewandten Methode.
  • Analyse und Vergleich der Sicherheitspotentiale verschiedener RAMs
  • Identifizierung möglicher Weiterentwicklungspotentiale
  • Dokumentation der Methodik und der Ergebnisse

Das DLR ist als familiengerechter Arbeitgeber zertifiziert. Wir bieten Ihnen flexible Arbeitszeiten und zeitweise Home-Office an.

In unserem Institut hat sich ein Frauennetzwerk etabliert.

Das erwarten wir von Ihnen :

  • Bachelor-Abschluss in Maschinenbau, Automobil oder ähnlichem
  • Beherrschung der englischen Sprache
  • gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Fähigkeit, im Team zu arbeiten
  • Erfahrungen mit einem Fahrsimulator (z. B. CarMaker) sind von Vorteil
  • Programmiererfahrung (vorzugsweise C++ / Python) ist wünschenswert

Unser Angebot :

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld.

Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen.

Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Weitere Angaben :

  • Eintrittsdatum : sofort
  • Dauer : 6 Monate
  • Vergütung : ohne Vergütung
  • Kennziffer : 97090
  • Vor 7 Tagen
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