Student*in für Abschlussarbeit Hardware-Aware Neural Architecture Search (HW-NAS) for Microcontroller based Embedded Devices

Aufgaben 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 2026 beginnen

Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns
Qualifikationen

• Studiengang 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 hier
Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung ([email protected]) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess
HR Services hilft Ihnen bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Sie erreichen uns per E-Mail über [email protected] oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr)