Ein Praktikum in der Methodikentwicklung zur Sensorverschmutzung bietet einzigartige Einblicke in ein hochaktuelles und interdisziplinäres Feld an der Schnittstelle von Fahrzeugtechnik, Aerodynamik und künstlicher Intelligenz. Diese Position ist ideal für angehende Ingenieure und Informatiker, die daran mitwirken, die Zuverlässigkeit und Sicherheit autonomer Systeme und moderner Fahrerassistenzfunktionen grundlegend zu verbessern. Die zentrale Herausforderung in diesem Beruf liegt darin, systematische Verfahren zu entwickeln und zu optimieren, um zu verstehen, wie Umwelteinflüsse wie Regen, Schnee, Schlamm und Staub die Leistungsfähigkeit von Kameras, Lidar- und Radarsensoren beeinträchtigen. Typischerweise umfasst ein solches Praktikum oder eine entsprechende Einstiegsposition eine Vielzahl spannender Verantwortungsbereiche. Praktikanten und Mitarbeiter in diesem Bereich planen und durchführen Versuche, um das Verschmutzungsverhalten zu analysieren. Dies geschieht häufig unter realistischen Bedingungen in Windkanälen, an speziellen Prüfständen oder während Testfahrten. Ein wesentlicher Teil der Arbeit ist die messtechnische Erfassung von Daten, deren anschließende Auswertung und tiefgehende Interpretation. Hierfür werden oft Skripte in Programmiersprachen wie Python genutzt, um große Datenmengen zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Ein immer wichtiger werdender Aufgabenbereich ist die Entwicklung und das Training von KI-Modellen, die Verschmutzungsmuster vorhersagen oder Sensordaten korrigieren können. Aus den gewonnenen Erkenntnissen werden schließlich methodische Leitfäden und Optimierungsvorschläge für die Entwicklung robuster Sensorsysteme abgeleitet. Um in diesem anspruchsvollen und zukunftsorientierten Feld erfolgreich zu sein, werden bestimmte Qualifikationen und Fähigkeiten vorausgesetzt. Gesucht werden in der Regel Studierende oder Absolventen aus ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen wie Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Informatik oder spezialisierten Richtungen wie Fahrzeuginformatik. Sehr gute analytische Fähigkeiten und ein solides Verständnis physikalischer Prinzipien, insbesondere der Strömungsmechanik, sind essentiell. Da die Datenanalyse im Mittelpunkt steht, sind fundierte Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python, und erste Erfahrungen mit KI-Frameworks ein großer Vorteil. Die Arbeit findet oft in internationalen Teams statt, daher sind gute Englischkenntnisse, häufig ergänzt durch Deutsch, wichtig. Teamfähigkeit, eine eigenständige und strukturierte Arbeitsweise sowie eine ausgeprägte Problemlösungsorientierung runden das Profil ab. Wer sich für solche Stellen interessiert, sucht nach mehr als einem klassischen Ingenieurpraktikum. Es ist eine Gelegenheit, direkt an den zentralen Fragestellungen für die Mobilität der Zukunft mitzuwirken. Die gewonnenen Methoden und Erkenntnisse sind grundlegend für die Entwicklung aller autonomen Fahrzeuge und hochautomatisierter Systeme, unabhängig von deren späterem konkreten Einsatzgebiet. Ein Praktikum in diesem Bereich legt den Grundstein für eine Karriere in der innovativen Fahrzeugentwicklung, in der Forschung oder in spezialisierten Bereichen der Sensorik und Datenanalyse. Es bietet die Chance, wertvolle praktische Erfahrung in einem hochdynamischen Umfeld zu sammeln und sich mit den Technologien von morgen auseinanderzusetzen.
