MathematikerIn für Design- und Validationsmethoden für automatisiertes Fahren


Wir verstärken unser Team im Bereich „ADAS & Autonomous Driving / Design and Validation Methods“ am Standort Friedrichshafen

MathematikerIn für Design- und Validationsmethoden für automatisiertes Fahren

Responsibilities:

  • Erfassen der Anforderungen an Validierungskonzepten für Funktionen zum automatisierten / autonomen Fahren, Umsetzen von Anforderungen Verifikation und Validation sowie Optimieren von Prozessen, Methoden und Tools
  • Entwicklung und Aufbau von Validationsmethoden und Einbettung in Validationskonzepte unter Verwendung von - Sampling-Verfahren zur Sensitivitäts-, Robustheits- und Zuverlässigkeitsanalyse - statistischen Analysen und Kritikalitätsstudien von Verkehrsszenarien für automatisiertes / autonomes Fahren - Aufbau von Testumgebungen zum Zweck der virtuellen Validierung - Entwicklung und Validierung von Metriken zur Performancebewertung
  • Koordinieren, Steuern und Betreuen von übergreifenden Anforderungsanalysen ,Effektivitätsbewertungen, Durchführung von Machbarkeitsstudien und datenbasierter Funktionsentwicklung
  • Entwicklungs-, Applikations- und Prozessmanagementtools auswählen, bewerten, freigeben und einsetzen. Längerfristige Entwicklungstrends und Randbedingungen berücksichtigen
  • Priorisierung und Budget in einem vorgegebenen Rahmen festlegen und genehmigen.
  • Begleitung von Verhandlungen mit internen/externen Stellen bzw. Gremien, Unterstützen bei der Zusammenführung unterschiedlicher Zielsetzungen sowie Abstimmung der Bewertung von Konzepten mit den Fachabteilungen und Kunden
  • Erstellen des Dokumentationskonzeptes, Festlegen der Dokumentationsinhalte. Dokumentation der entwickelten Systeme und Entwicklungsschritten. Interne und externe Partner schulen, betreuen, und beraten. Präsentationen/Vorträge erstellen und durchführen. Betreuen und Anleiten von Diplomanten und Praktikanten

Requirements:

  • Abgeschlossenes Studium der Fachrichtungen Mathematik, Informatik, Elektrotechnik, Physik, Robotik bzw. vergleichbare Fachrichtung
  • Mind. 6 Jahre Berufserfahrung im Bereich Stochastik, Regressionsmethoden, Data mining, Machine Learning und andere KI Methoden oder eine abgeschlossene Promotion
  • Gute analytische Fähigkeiten bei gleichzeitigem übergreifenden Prozessverständnis
  • Strukturierte Arbeitsweise, Eigeninitiative, Organisations- und Teamfähigkeit
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Professional Section:

Research & Development

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Info

01.10.2018
Direct entry
Research & development
Friedrichshafen
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