Aktuell stellen wir unser Jobportal um. In der Übergangsphase findest du hier weitere Stellen: bisheriges DLR-Jobportal
Unsere gemeinsamen Berufungen und Professuren finden Sie hier: Gemeinsame Berufungen / Professuren

Student/in (w/m/d) - Survey für Fahrzeug AD - Software Architekturen
Stellenbeschreibung
Kennziffer:  3643
Arbeitsort:  Stuttgart, Oberpfaffenhofen
Eintrittsdatum:  sofort
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit, Praktikum, Studentische Tätigkeit
Beschäftigungsgrad:  Teilzeit
Dauer der Beschäftigung:  4-6 Monate

Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!

Das Institut für Fahrzeugkonzepte (FK) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist international anerkannt für die Auslegung von zukünftigen Straßen- und Schienenfahrzeugen, welche klima- und umweltschützende Mobilität ermöglichen und gleichzeitig finanzierbar und nutzerfreundlich sind. Wir erforschen und demonstrieren die dazu notwendigen Schlüsseltechnologien und pflegen enge Kooperationen mit anderen Wissenschaftseinrichtungen sowie Industrie und Politik.

 

Das erwartet dich

Wir suchen dich im Team für eine systematische Survey-Arbeit zu Software-Architekturen im automatisierten Fahren – mit Fokus auf End-to-End, modulare Pipelines und Agentic AD (LLM-gestützte, tool-nutzende Agenten/Orchestrierungen). Du entwickelst eine Taxonomie der Architekturen, analysierst Open-Source-Stacks (z. B. Autoware, Baidu Apollo, ggf. S-Core/Red Hat-Ökosystem) anhand von Dokumentation, Releases und Repositories und leitest Trends, Gaps und Empfehlungen ab.

 

Deine Aufgaben

  • Thema schärfen, Forschungsfragen formulieren
  • systematische Literatursuche (IEEE, ACM, arXiv, Google Scholar), Screening & Datenextraktion
  • Entwicklung einer Taxonomie: E2E vs. Modular vs. Agentisch (Rollen, Orchestrierung, Tool-Use, Safety/Runtime)
  • Open-Source-Stacks vergleichen: Architektur-Layer, Middleware (z. B. ROS 2/CyberRT), APIs, Roadmaps, Releases, Lizenz/Governance, Community-Metriken, Reifegrad
  • Agentic AD kartieren: Agent-Rollen (Planner, Safety-Critic/Verifier, Perception-Narrator, Controller-Designer), Kommunikationsmuster, Wissenseinbindung (RAG), Integrationspunkte in bestehende Stacks
  • Benchmark-/Datensatz-Landschaft für relevante Szenarien (z. B. Parken/Docking) zusammentragen
  • Evidenzsynthese, Vergleichstabellen & Visualisierungen erstellen; Guidelines & Research Gaps ableiten
  • wissenschaftliches Schreiben (DE/EN) und Abschlusspräsentation

 

Das bringst du mit

  • wissenschaftliches Hochschulstudium in Technischer BWL, Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Mechatronik, Regelungstechnik, Luft- & Raumfahrt oder ähnlich
  • Interesse an automatisiertem Fahren, Software-Architekturen und Agentic AD/LLMs
  • Grundkenntnisse in Literaturrecherche & Zitieren (z. B. BibTeX/Zotero, systematisches Screening)
  • strukturiertes, analytisches Arbeiten, präzise Dokumentation (DE/EN)

Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

 

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3643) beantwortet dir gerne: 

 

Daniel Diegel 
Tel.: 08153 28 4961