Student*in für Masterarbeit im Bereich Map Learning

Tätigkeitsbereich: Forschung & Entwicklung incl. Design

Fachabteilung: Curation, Data Assets & KPIs

Gesellschaft: Mercedes-Benz AG

• Standort: Böblingen
• Startdatum: 05.10.2026
• Veröffentlichungsdatum: 05.10.2026

Stellennummer: MER000470R

Arbeitszeit: Full time

Aufgaben

Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG gehört der Fahrzeughersteller zu den größten Anbietern von Premium- und Luxus-Pkw und Vans.

Ein zentraler Baustein für automatisiertes Fahren ist ein vollständiges Verständnis der Fahrzeugumgebung. Die Umfelderfassung basiert dabei primär auf Sensoren wie Lidar, Kamera und Radar, eine wichtige Rolle spielt jedoch auch eine digitale High-Definition (HD) Straßenkarte. Die HD Karte bietet Kontextinformationen zur Bewertung der aktuellen Situation, die nicht oder nur schwer von den Sensoren erkannt werden können und vervollständigt die Umfelderfassung. Zudem liefert die HD Karte wichtige Planungsinformationen über die vorausliegende Strecke.

Eine solche HD Karte für das automatisierte Fahren muss deutlich genauer, vollständiger, aktueller und sicherer sein als die bisher in Navigationssystemen bekannte Karte. Um dies zu erreichen, werden unter anderem Sensordaten aus den Fahrzeugen verwendet, die Straßenkarte zu aktualisieren und über einen Closed-Loop-Prozess eine jederzeit korrekte HD-Karte zu garantieren. Im Team „Scene Mining“ beschäftigen wir uns damit Fahrzeugdaten zu analysieren sowie aufzubereiten, um Aufgaben wie zum Beispiel die automatische Generation von HD Karten umzusetzen.

Die Masterarbeit ist eingebettet in der Entwicklung eines KI basierten und skalierbaren Ansatzes, um auf Basis von Sensordaten der Fahrzeugflotte eine möglichst vollständige und genaue HD Karte abzuleiten. Fokus der Arbeit ist die Ableitung eines Spurmodells inklusive topologische Informationen. Hierzu ist eine prototypische Implementierung bereits vorhanden, welche im Rahmen der Masterarbeit erweitert werden soll.

Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu

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• Einarbeitung in bestehendes Software-Framework und State-Of-The-Art Algorithmen
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• Modifikation und Verbesserung bestehender Deep Learning Modellen zur Generierung von HD Karten
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• Evaluation der Modell Performance für die jeweiligen Ansätze
• Die Tätigkeit kann ab Oktober 2026 beginnen.
• Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.

Qualifikationen

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• Studiengang im Bereich Informatik, Data Science, Big Data & Data Analytics oder eines vergleichbaren Studiengangs
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• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
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• Sehr gute Kenntnisse in Python
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• Erfahrungen mit Deep-Learning-Frameworks (insbesondere PyTorch)
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• Idealerweise Erfahrungen mit Transformer-Architekturen, Object Detection, geometrische Datenverarbeitung
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• Analytische, strukturierte und eigenständige Denk- und 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 Siehier .

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (<[email hidden]>) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess.

People Solutions hilft Ihnen bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Sie erreichen uns per E-Mail ü[email hidden] telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).

Benefits

• Barriere­frei­heit
• Kantine, Café
• Kinder­betreuung
• Coaching
• Betriebs­arzt
• Mobilitäts­angebote
• Mit­arbeiter Events
• Mit­arbeiter­rabatte möglich
• Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
• Mit­arbeiter­handy möglich
• Essens­zulagen
• Gesund­heits­maß­nahmen
• Hybrides Arbeiten möglich
• Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
• Park­platz
• Gute An­bindung
• Flexible Arbeits­zeit möglich

Kontakt

Daniel Fritz

• Email: <[email hidden]>
• Hanns-Klemm-Str. 45
• 71034 Böblingen