Arbeitsumfeld

Unser Fachbereich "Automatisiertes Fahren und Parken" verantwortet die Serienentwicklung der automatisierten Fahrfunktionen SAE Level 2 hands-free und SAE Level 4 "Autobahnpilot" für Volkswagen auf Gesamtfahrzeugebene. Die umfangreiche systematische Verifikation und Validierung dieser Systeme erfolgt durch eine Kombination aus umfangreichen realen Fahrzeugdaten, sicherheitsrelevanten Bewertungsmethoden sowie der direkten Anbindung an Entwicklungs- und Freigabeprozesse. In dieser Promotionsstelle arbeiten Sie an der Schnittstelle von Data Science, automatisiertem Fahren und Systemvalidierung – mit direktem Bezug zu Serienfahrzeugen und großskaligen Flottendaten. Damit können Sie mit realen Fahrzeugdaten einen messbaren Beitrag zur Sicherheit automatisierter Fahrfunktionen leisten. Sie sind von Beginn an in die Validierung und Freigabe moderner Fahrerassistenz‑ und automatisierter Fahrfunktionen eingebunden und entwickeln datengetriebene Methoden, mit denen reale Fahrsituationen systematisch identifiziert, bewertet und in belastbare Sicherheitsnachweise überführt werden. Sie arbeiten in einem interdisziplinären Team aus Ingenieur:innen und Data Science Expert:innen und stehen im engen fachlichen Austausch über Team- und Disziplingrenzen hinweg.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Analysieren großer realer Fahrdatensätze zur Identifikation sicherheitsrelevanter Fahrepisoden
• Erkennen, Segmentieren und Strukturieren von Fahrszenarien mit Bezug zum Einsatzbereich automatisierter Fahrfunktionen
• Anreichern identifizierter Szenarien mit relevanten Umgebungs-, Infrastruktur-  und Systemmerkmalen
• Entwickeln eines maschinenlesbaren, datengetriebenen Szenarienkatalogs
• Ableiten von Sicherheitskennzahlen und Beiträgen für evidenzbasierte Validierungs- und Freigabeentscheidungen

Das endgültige Promotionsthema wird mit der Professorin / dem Professor gemeinsam definiert. Die Voraussetzung für die Zusammenarbeit ist die Betreuungszusage sowie eine bestätigte Themenabgrenzung seitens der Professorin / des Professors einer promotionsberechtigten Universität oder Forschungseinrichtung.

Anforderungen an die Qualifikation

• Gut bis sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium mit Promotionsberechtigung in Informatik, Data Science, Systemtechnik, Robotik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
• Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und maschinellem Lernen, idealerweise mit Zeitreihen oder Sequenzdaten
• Erfahrung in statistischen Auswertungen sowie Clustering oder Klassifikationsverfahren
• Grundverständnis für komplexe technische Systeme, idealerweise im Kontext automatisierter oder cyber-physischer Systeme
• Englisch Sprachniveau C1, Deutsch Sprachniveau B1
• Analytische und strukturierte Arbeitsweise
• Hohe Eigenmotivation für wissenschaftliches Arbeiten
• Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf
• Aktueller Notenspiegel / Master- oder Diplomzeugnis

Keywords

Dissertation, Fahrerassistenzsysteme, Fahrzeugsicherheit, Szenarienanalyse, Flottendatenanalyse, Fahrzeugdatenanalyse, Einsatzbereichsmodellierung