Unsere Abteilung verantwortet die Software-System-Integration & Analyse und das Testing aller Antriebs Komponenten im Verbund für die rein elektrischen Antriebe aller Mercedes-Benz Baureihen mit EQ-Technologie.
Unser Team ist für die operative SW-Systemintegration und Absicherung der Antriebstrang Software zuständig. Im Zentrum unserer Arbeit steht das Defect Management, das als entscheidender Indikator für den SW-Reifegrad unserer Produkte dient, um fehlerfreie Software in den Markt zu bringen. Wir sind aktiv dabei, unser Defect Management umfassend zu automatisieren und zu digitalisieren.
Agile Zusammenarbeit, offene Kommunikation und ein respektvoller Umgang prägen unsere Teamkultur und sind entscheidend für die kontinuierliche Optimierung unserer Defect-Management-Prozesse und Tools.

Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Sie zu:

• Entwicklung und Pflege von Grafana-Dashboards: Sie konzipieren, implementieren und optimieren Dashboards zur Visualisierung komplexer Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Jira-Datenbanken, um aussagekräftige Einblicke zu ermöglichen
• Extraktion und Analyse von Daten aus Jira-Datenbanken zur Unterstützung von Prozessoptimierung und Reporting
• Datenabfragen mit KQL: Sie erstellen und verfeinern Kusto Query Language (KQL)-Abfragen, um relevante Daten für Analysen und Visualisierungen zu extrahieren und zu transformieren
• Automatisierung und Skripting mit Python: Sie entwickeln Python-Skripte zur Automatisierung von Datenprozessen, zur Integration von Systemen oder zur Vorverarbeitung von Daten für Grafana und KQL
• Analyse von Daten: Sie unterstützen bei der Identifizierung von Trends, Anomalien und Mustern in großen Datensätzen
• Dokumentation: Sie erstellen technische Dokumentationen für entwickelte Dashboards und Skripte
• Zusammenarbeit: Sie arbeiten eng mit unseren Ingenieur*innen und Datenexpert*innen zusammen, um Anforderungen zu verstehen und umzusetzen

Die Tätigkeit kann ab 01.05.2026 beginnen.

• Sie sind ein*e engagierte*r Student*in der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder eines vergleichbaren Studiengangs und bringen eine Leidenschaft für Daten und deren Visualisierung mit
• Exzellente Kenntnisse in Grafana: Sie haben bereits umfangreiche Erfahrungen in der Erstellung, Konfiguration und Optimierung von Grafana-Dashboards gesammelt
• Sehr gute Kenntnisse in Kusto Query Language (KQL): Sie sind sicher im Umgang mit KQL zur Abfrage und Manipulation von Daten
• Erste Erfahrungen im Umgang mit Jira-Datenbanken und deren Abfrage (z.B. mittels JQL oder API-Anbindung) sind von Vorteil
• Gute Programmierkenntnisse in Python: Sie können Skripte entwickeln und sind mit gängigen Bibliotheken (z.B. Pandas, NumPy) vertraut
• Sicherer Umgang mit MS-Office
• Analytisches Denkvermögen und eine strukturierte Arbeitsweise
• Hohes Maß an Eigeninitiative und Lernbereitschaft
• Fließende Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Zusätzliche Informationen:

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

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie hier.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess.

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