PhD - Statistische Methoden fr die Sicherheit des Automatisierten Fahrens

Autonomes Fahren ist eines der anspruchsvollsten Forschungsthemen unserer Zeit. Die enorme Komplexitt der realen Fahrsituationen fhrt zu einer enormen Herausforderung: Wie kann beurteilt werden ob ein automatisiertes Fahrsystem sicher ist um ohne Aufsicht zu fahren wohl wissend dass es noch viele weitere Situationen gibt mit denen aktuell niemand rechnet

In dieser Position werden Sie sich dieser Herausforderung unter dem Aspekt der statistischen Validierung stellen: Sie schlagen die Brcke zwischen Theorie und Anwendung indem Sie einen Beitrag zur mathematischen Theorie (insbesondere zur Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik) leisten und Ihre Ideen und Konzepte auf reale Fahrdaten anwenden. Sie arbeiten in einem Team von interdisziplinren Wissenschaftlern. Durch geeignete statistische Modellierung werden Sie die Mglichkeit untersuchen ber die Daten hinauszublicken und die verbleibenden Risiken die im Fahrzeugbetrieb verbergen zu antizipieren.

Qualifications :

• Ausbildung: ausgezeichneter MasterAbschluss in Mathematik oder vergleichbare Ausbildung
• Erfahrungen und Kenntnisse: fundierte Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik (wnschenswert: Erfahrungen im Bereich der Extremwerttheorie; vorteilhaft: fortgeschrittene Kenntnisse in GoodnessofFitTests LikelihoodTheorie und/oder Abhngigkeitsmodellierung); erforderlich: grundlegende Programmierkenntnisse (z. B. MATLAB Python R) und die Bereitschaft diese weiter auszubauen.
• Persnlichkeit: hohe Eigenmotivation logischstrukturelles Denken flexibel kommunikativ teamfhig.
• Arbeitsweise: strukturiert zielorientiert eigenverantwortlich und kreativ.
• Enthusiasmus: Leidenschaft fr neue Ideen und fr die Anwendung mathematischer Theorie auf reale Probleme.
• Sprachen: flieend in Englisch oder Deutsch gute Lese und Schreibkenntnisse in Englisch.

Zustzliche Informationen :

Das endgltige Promotionsthema ist abhngig von Ihrer Universitt.

Start: April 2025 oder nach Absprache

Bitte reichen Sie alle relevanten Unterlagen ein (inkl. Lebenslauf Zeugnisse).

Wir bieten flexible Arbeitsmodelle: von unterschiedlichen Teilzeitmglichkeiten ber mobiles Arbeiten bis hin zum Jobsharing. Sprechen Sie uns gerne dazu an.

Vielfalt und Inklusion sind fr uns keine Trends sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns ber alle Bewerbungen: unabhngig von Geschlecht Alter Behinderung Religion ethnischer Herkunft oder sexueller Identitt.

Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess

Sarah Schneck (Personalabteilung)

Sie haben fachliche Fragen zum Job
Stefan Aulbach (Fachabteilung)
49 9