Mercedes-Benz AG | Германия | 71xxx Böblingen | Неполный рабочий день - гибкий / Полный рабочий день / Домашний офис | Опубликовано: 26.05.2026 на stepstone.de ♿️
Студент на диссертацию в области обнаружения вне распределения в распознавании объектов
Жизнь всегда стремится стать... В жизни речь идет о том, чтобы отправиться в путешествие, чтобы стать лучшей версией нашего будущего себя. Когда мы открываем новые вещи, мы сталкиваемся с проблемами, осваиваем их и развиваемся за пределами нас.
Подайте заявку на Mercedes-Benz и найдите область, где вы можете развивать свои таланты индивидуально. Вас будут поддерживать дальновидные коллеги, которые разделяют ваш новаторский дух. Присоединиться к нам означает стать частью глобальной команды, целью которой является создание самых желанных автомобилей в мире. Вместе для совершенства.
Номер: MER000403Q
* После нажатия кнопки Читать далее откроется оригинальное объявление на сайте нашего партнера, где вы можете посмотреть детали этой вакансии и контактные данные. Если вам необходим перевод этого текста, то после возвращения на наш сайт он будет подготовлен и вы можете его прочитать, нажав на кнопку Показать весь перевод.
Ваши задания • Ваш профиль • Что мы предлагаем
- Жизнь всегда стремится стать... В жизни речь идет о том, чтобы отправиться в путешествие, чтобы стать лучшей версией нашего будущего себя. Когда мы открываем новые вещи, мы сталкиваемся с проблемами, осваиваем их и развиваемся за пределами нас.
- Подайте заявку на Mercedes-Benz и найдите область, где вы можете развивать свои таланты индивидуально. Вас будут поддерживать дальновидные коллеги, которые разделяют ваш новаторский дух. Присоединиться к нам означает стать частью глобальной команды, целью которой является создание самых желанных автомобилей в мире. Вместе для совершенства.
- Номер: MER000403Q
- Распознавание объектов на основе ИИ является центральным компонентом систем восприятия в автоматизированном вождении. Поскольку эти модели ИИ обучаются только на ограниченных наборах данных, В реальных сценариях можно встретить неизвестные объекты или ситуации (вне распределения, OOD). Обнаружение таких входов OOD является важным компонентом для аргументации безопасности автоматизированных систем, поскольку это помогает обнаруживать небезопасные прогнозы моделей и инициировать потенциальные маневры деградации. В этой работе различные методы ООД должны быть исследованы, реализованы и изучены в примере применения распознавания объектов. Эти вызовы приходят к вам:
- Исследование и анализ текущей научной работы по обнаружению вне распределения (OOD) на примере применения распознавания объектов
- Определение подходящих методов и алгоритмов OOD для существующих моделей обнаружения объектов
- Внедрение выбранных алгоритмов OOD и интеграция в существующий конвейер распознавания объектов
- Проведение экспериментов по оценке методов на подходящих наборах данных
- Сравнение и анализ результатов в отношении эффективности обнаружения и вычислительных усилий
- Документация результатов и вывод рекомендаций для практического использования
- Заключительные темы будут обсуждаться с университетом, вами и нами. Деятельность может начаться с июля 2026 года.
- Зарегистрированный студент* в области инженерии, информатики, математики или сопоставимых
- Навыки программирования на Python
- Базовые знания в области машинного обучения и глубокого обучения, в идеале ориентированные на компьютерное зрение
- Безопасное знание немецкого и английского языка в слове и письме
- Обязательство и командные навыки
- Аналитическое мышление и стратегическая работа
- Дополнительная информация:
- Мы с нетерпением ждем вашего онлайн-заявки с резюме, надписями, сертификатами, текущим свидетельством о зачислении с указанием семестра и подтверждением регулярного периода обучения. Пожалуйста, не забудьте пометить ваши документы как «релевантные для этого приложения» в онлайн-форме и соблюдать максимальный размер файла 5 МБ. Дополнительную информацию о критериях установки можно найти здесь. Инвалиды и уравненные кандидаты приветствуются!
- Представитель с ограниченными возможностями (sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com) с радостью поддержит вас в процессе подачи заявки. HR-службы будут рады помочь вам с вопросами о процессе подачи заявки. Вы можете связаться с нами по электронной почте myhrservice@mercedes-benz.com или по телефону 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12am & 13-15am).
- Пищевые добавки
- Работник по возможности
- Скидки сотрудников возможны
- Участие работников возможно
- Кадровые события коучинг
- Гибкое рабочее время возможно
- Гибридная работа возможна
- Меры здравоохранения
- Трудоустройство
- Мобильность предлагает
- Парковочное место
- Бизнес-врач
- Хорошая связь
- Доступность
- Уход за детьми
- Кантин, кафе
Местонахождение
 | Mercedes-Benz AG | |
| 71034 Böblingen | ||
| Германия |
Текст этого объявления был переведен с немецкого на русский язык посредством системы автоматического перевода и может содержать как смысловые, так и лексические ошибки. Поэтому он может использоваться только в ознакомительных целях. Для более детальной информации перейдите к тексту оригинального объявления по ссылке ниже.
Для получения дополнительной информации читайте исходное объявление