Mercedes-Benz steht an der Spitze der Automobilindustrie und gestaltet aktiv die Zukunft der Mobilität. In der Forschungs- und Entwicklungsabteilung (R&D) von Mercedes-Benz Cars arbeiten wir an der nächsten Generation von Fahrzeugen und treiben Innovationen in jedem Bereich der Fahrzeugentwicklung voran. Durch die Nutzung großer Datenmengen und fortschrittlicher digitaler Methoden und KI-Modelle für CAx beschleunigen wir die Konstruktions- und Validierungszyklen für Fahrzeugkomponenten.

Industrielle KI-Anwendungen sind häufig durch den Mangel an gelabelten Daten eingeschränkt, die speziell auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind. Dies begrenzt sowohl die Leistungsfähigkeit als auch die Generalisierbarkeit der Modelle. Im Gegensatz dazu entsteht im Lebenszyklus von CAD-Daten eine Fülle an Informationen, die jedoch größtenteils unbeschriftet oder nur für andere, aber verwandte Aufgaben relevant sind. Das Potenzial dieser bislang ungenutzten Ressource zu erschließen, ist entscheidend für den Fortschritt von KI-Technologien im industriellen Umfeld. Techniken wie Transferlernen und Domänenadaption haben sich als wirkungsvolle Ansätze erwiesen, um die Lücke zwischen gelabelten und ungelabelten bzw. domänenübergreifenden Daten zu überbrücken. Diese Methoden ermöglichen eine effektivere Wissensübertragung und Repräsentationslernen, insbesondere in anspruchsvollen Szenarien wie generativen 3D-Aufgaben, bei denen annotierte Datensätze für verschiedene Aufgaben besonders begrenzt sind.

Mögliche Aufgaben:

• Mitarbeit an der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen für 3D-Objekte
• Entwicklung fortschrittlicher Transfer-Learning-Methoden im 3D-Bereich
• Untersuchung von Vor- und Nachverarbeitungstechniken für 3D-Geometrien
• Erfassung und Aufbereitung von Daten für den internen Datensatz

Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.

Die Masterarbeit kann ab Mitte August 2025 beginnen.

• Studienhintergrund in Informatik, Softwaretechnik oder einem verwandten Fachgebiet.
• Ausgeprägte Programmierkenntnisse (z. B. in Python).
• Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow) und entsprechenden Projekten
• Wissen im Bereich 3D-Computer Vision.
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Teamfähigkeit und eigenständige Arbeitsweise.

Zusätzliche Informationen:

Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Bewerben Sie sich bitte ausschließlich online und fügen Sie der Bewerbung einen Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktuellen Notenspiegel, relevante Zeugnisse (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) bei und markieren Sie im Online-Formular Deine Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung".

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie "hier".

Angehörige von Staaten außerhalb des europäischen Wirtschaftsraums schicken ggf. bitte ihre Aufenthalts-/Arbeitsgenehmigung mit.

Wir freuen uns insbesondere über Onlinebewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen. Bei Fragen können Sie sich unter sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com zudem an die Schwerbehindertenvertretung des Standorts wenden, die Sie gerne nach Ihrer Bewerbung im weiteren Bewerbungsprozess unterstützt.

Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen mehr entgegennehmen und es keinen Anspruch auf Rückversand gibt.

Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Ihnen gerne HR Services per Mail an myhrservice@mercedes-benz.com oder per Telefon: 0711/17-99000 (Montag bis Freitag zwischen 10-12 Uhr und 13-15 Uhr).