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The intern will research and implement physics-informed machine learning methods to model vehicle dynamics and minimize the simulation-to-reality gap. They will validate these models using synthetic and real-world datasets while collaborating with pre-development and series development teams.
Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten.
Für die Abteilung Vehicle, Energy, Motion & Body (VEMB) suchen wir eine:n Student:in (Praktikum oder Masterarbeit) für das Projekt „Systemidentifikation mit Physics-informed Machine Learning für die Fahrzeugdynamik“. Unsere Abteilung entwickelt fortschrittliche Software für Fahrzeugenergie-, Fahrzeugbewegungs- und Karosseriesysteme. Unser VEMB-Pre-Development-Team arbeitet an Methoden für das End-to-End-Lernen von VEMB-Funktionen, um eine schnellere, skalierbare und kostengünstigere Produktentwicklung zu ermöglichen. Wir decken den gesamten Entwicklungsbereich ab – von ersten Konzepten bis hin zu Proof of Concepts in Testfahrzeugen – in enger Zusammenarbeit mit den Abteilungen der Serienentwicklung.
Den Stand der Technik in der Literatur zu Physics-informed Machine Learning untersuchen und Methoden zur Modellierung der Fahrzeugdynamik bewerten (z. B. SINDy, Symbolic Regression usw.)
Geeignete Ansätze bewerten und auswählen, um die Simulation-to-Reality-Lücke zu minimieren
Die ausgewählten Methoden implementieren, erweitern und optimieren
Die entwickelten Modelle sowohl anhand synthetischer als auch realer Datensätze validieren
Mit Teams in den Bereichen Pre-Development und Serienentwicklung zusammenarbeiten
Mit einer Doktorandin oder einem Doktoranden im Bereich Physics-informed Machine Learning und Simulation-to-Reality-Transfer zusammenarbeiten
Laufendes Studium in einem relevanten Bereich wie Informatik, Robotik, Elektrotechnik oder Mechatronik, mit einem starken Fokus auf Machine Learning
Kenntnisse in Regelungsentwurf und Machine Learning (Physics-informed Machine Learning ist von Vorteil)
Erfahrung mit Python und Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch usw.
Praktische Erfahrung durch reale Projekte, wie z. B. Studentenprojekte, Praktika oder vorherige Berufserfahrung
Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamarbeit
Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
Möglichkeit für Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands
35 Stunden/Woche
Vergütung: 13,90 €/Stunde
Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter careers@cariad.technology – wir helfen dir gerne weiter.
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