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Die Fachbereiche "Projektleitung elektrischer Antriebsstrang Large Cars" und "Digitale Antriebsentwicklung & Simulation c-/e-Drive" beschäftigen sich mit der Auslegung von elektrischen Antriebssystemen und der Digitalisierung von Entwicklungsprozessen.

Bei der Auslegung des e-Drive Gesamtsystems werden neben Vertriebsanforderungen, Kunden-, Dauerlaufdaten und andere Datenquellen sowie unterschiedliche Simulations- und Entwicklungsmethoden eingesetzt.

Im Rahmen der ausgeschriebenen Arbeit soll unter Verwendung unterschiedlicher Datenquellen ein Überblick über die Anforderungen aus Kundensicht über den gesamten Auslegungsbereich erstellt und bestehende Spezifikationslücken aufgezeigt werden. Hierfür ist es zunächst erforderlich die zur Verfügung stehenden Datenquellen auf deren Datenqualität zu prüfen, um in der weiteren Vorgehensweise Kundengruppen und verwendbare Kenngrößen & Merkmale zu definieren und das Verhalten von Kundenclustern beschreiben zu können.

Mit der Arbeit geht eine Literaturrecherche für unterschiedliche Machine-Learning Ansätze einher, die zur Bearbeitung der Thematik eingesetzt werden sollen.

Am Beispiel einer Fahrzeug-Baureihe sollen folgende Aufgaben bearbeitet werden:

• Analyse vorhandener Datenquellen, mit dem Ziel die Anforderungen aus dem Produkt-Lastenheft datenbasiert bewerten zu können
• Überprüfung der Datenqualität der zur Verfügung stehenden Daten und Aufzeigen von Spezifikationslücken
• Weiterentwicklung Datenpipeline und Toolchain für KI-Analyse von vorhandener Datenquellen
• Definition von Kriterien für Kundencluster anhand KI-Ansatz für eine Felddaten-basierte Auslegung
• Erarbeitung von neuen Kenngrößen, Merkmalen, Datenquellen und Methoden, um Lücken im Anforderungskatalog schließen zu können

• Entwicklung und Erweiterung von KI-Methodiken für die Prognose von zukünftigen Kundennutzungsverhalten und Definition von weiteren Schritten

  Die Tätigkeit kann ab März 2026 beginnen.

• Studiengang im Bereich Künstliche Intelligenz, Data Science Engineering, Mechatronik, Informatik, Fahrzeugtechnik o.ä.
• Gutes Verständnis in den Bereichen Data-Analytics, Machine-Learning, Algorithmus-Entwicklung sowie Grundkenntnisse in Elektromobilität/elektrischer Antriebsstrangentwicklung
• Gute Kenntnisse in Datenauswertung, Cloud-Computing und Simulation-Tools (Matlab, MS-Azure/Databricks usw.)
• Sicherer Umgang mit MS-Office

• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise

• Zuverlässigkeit, Engagement, Eigenständigkeit und Teamfähigkeit

Zusätzliche Informationen:

Wir freuen uns auf Deine Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, ggf. Pflichtpraktikumsnachweis und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte vergesse nicht im Online-Formular Deine Dokumente als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren und beachten die maximale Dateigröße von 5 MB.

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien findest Du hier.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (SBV-Sindelfingen@mercedes-benz.com) unterstützt Dich gerne im Bewerbungsprozess.

HR Services hilft Dir bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Du erreichst uns per E-Mail über myhrservice@mercedes-benz.com oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).