Student*in für Masterarbeit "Realismus-Boost für Fahrzeugsimulationen (Data Science & Engineering)"

Teil von Mercedes-Benz zu sein heißt, nicht nur Autos zu bauen, sondern Mobilität neu zu denken. In der Konzernforschung & Entwicklung arbeiten wir an den Fahrzeuggenerationen von morgen – und dafür brauchen wir Simulationen, die der Realität in nichts nachstehen. Du hast Lust, tief in Daten einzutauchen und Algorithmen zu entwickeln, die den Unterschied machen? Dann bist Du bei uns genau richtig.

Deine Mission: Schluss mit „cleanen“ Labordaten

Wir stehen vor einer spannenden Herausforderung: Unsere aktuellen Simulationen basieren auf Geschwindigkeitsdaten von Kartenanbietern. Diese liefern zwar korrekte Durchschnittswerte, wirken aber oft zu „glatt“ und künstlich. Was fehlt, ist das Leben auf der Straße: das natürliche Mitschwimmen im Verkehr, das kurze Abbremsen, wenn der Vordermann zögert, oder die typischen Oszillationen im Stop-and-Go.

Dein Ziel ist es, diese „menschliche Unperfektheit“ in unsere Daten zurückzubringen. Du entwickelst eine Methode, die statische Geschwindigkeitsprofile so anreichert, dass sie sich anfühlen wie eine echte Fahrt. Das ist entscheidend, um unsere Entwicklungssimulationen auf das nächste Level zu heben.

Deine Aufgaben im Einzelnen:

• Du übernimmst Verantwortung für ein konkretes Forschungsprojekt mit direkter Praxisrelevanz:

• Deep Dive in Real-Daten: Du analysierst umfangreiche Datensätze aus realen Fahrten und identifizierst die charakteristischen Muster menschlichen Fahrverhaltens (z.B. Beschleunigungsrauschen, Verzögerungsphasen)

• Algorithmen-Entwicklung: Du entwirfst kreative Ansätze (z.B. stochastische Modelle oder Machine Learning), um diese Muster auf geglättete Karten-Daten zu übertragen

• Prototyping: Du implementierst Deine Methodik in Python und integrierst sie in unsere bestehende Toolkette

• Validierung: Du lässt Deine Simulation gegen die Realität antreten. Anhand von Vergleichsfahrten bewertest Du, wie gut Dein Modell typische Fahrdynamiken wie Ampelstopps oder Verkehrsfluss-Schwankungen abbildet

• Optimierung: Du verfeinerst Deine Parameter, bis der simulierte Geschwindigkeitsverlauf von einer echten Messfahrt kaum noch zu unterscheiden ist

• Ergebnissicherung: Du dokumentierst Deine Erkenntnisse und präsentierst sie unserem Expertenteam – Deine Arbeit landet nicht in der Schublade, sondern fließt direkt in die Entwicklung ein

Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Dir und uns.

Die Tätigkeit kann ab April 2026 beginnen.