Abschlussarbeit – Entwicklung und Embedded‑Implementierung virtueller Fahrzeugsensorik auf Basis von Machine Learning (w/m/d)
Indexed description
Dein Einsatzbereich ist in der Entwicklung der Elektrik‑/Elektronik‑Architektur angesiedelt, einem zentralen Bestandteil moderner Fahrzeugplattformen. Hier beschäftigst du dich mit der Entwicklung virtueller Sensorik und analysierst, wie bestehende Sensorsysteme durch Machine‑Learning‑basierte Modelle ergänzt oder perspektivisch teilweise ersetzt werden können.
Ziel deiner Abschlussarbeit ist es, aus realen Fahrzeugmessdaten funktionsfähige Modelle abzuleiten und diese prototypisch umzusetzen. Du arbeitest dabei an der Schnittstelle zwischen Sensorik, Datenanalyse, Machine Learning und Embedded‑Implementierung und stehst im engen Austausch mit Fachbereichen aus der E/E‑Architektur, der Funktionsentwicklung, dem Datenmanagement sowie der Steuergeräte‑Softwareentwicklung. Die Ergebnisse werden hinsichtlich ihres funktionalen Mehrwerts sowie möglicher Potenziale zur Reduzierung von Hardwareaufwand, Kosten und Systemkomplexität bewertet.
Aufgaben
- Du analysierst die in der Fahrzeug‑Elektrik/Elektronik‑Architektur eingesetzten Sensorsysteme sowie deren Einsatzkontexte
- Du führst eine Wettbewerbs‑ und Vergleichsanalyse bestehender Sensor‑ und Funktionskonzepte durch
- Du identifizierst redundante Sensorsignale und bewertest deren Eignung für den Einsatz KI‑gestützter virtueller Sensorik
- Du konzipierst und entwickelst einen Prototyp eines KI‑basierten virtuellen Sensors
- Du trainierst, validierst und bewertest das Modell anhand realer Fahrzeugmessdaten und geeigneter Metriken
- Du überführst das entwickelte Modell in eine embedded‑nahe Implementierung für den Einsatz auf automobilen Steuergeräten
- Du bewertest die technische Leistungsfähigkeit, Robustheit sowie das wirtschaftliche Potenzial und leitest Empfehlungen für eine mögliche Serienintegration ab
- Du studierst Informatik, Informationstechnik, Elektrotechnik oder einen vergleichbaren technischen Studienrichtung
- Du verfügst über sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Du bringst praktische Programmiererfahrung mit, idealerweise in Python und/oder C/C++, insbesondere für datengetriebene oder Embedded‑Anwendungen
- Du besitzt grundlegende Kenntnisse in Machine Learning, Signalverarbeitung oder Datenanalyse
- Du verfügst über Basiswissen zu automobilen Elektrik/Elektronik‑Architekturen sowie zu Fahrzeugbussystemen wie CAN, CAN FD, FlexRay oder Automotive Ethernet
- Du hast idealerweise erste Erfahrung im Umgang mit Fahrzeugmessdaten, Steuergeräten oder Embedded‑Implementierungen
- Du arbeitest eigenständig, analytisch und strukturiert an komplexen technischen Fragestellungen
- Du kommunizierst klar und bringst dich aktiv in die Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams ein
Weitere Informationen
Diese Stelle ist bei der AUDI AG in Ingolstadt zu besetzen.
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Bei Fragen können Sie sich gerne an
den Chat auf den Audi Karriere Webseiten wenden.
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