Das Werk Untertürkheim ist die Heimat der Mercedes-Benz PKW-Motoren, -Achsen und -Getriebe Entwicklung sowie deren Produktion. Die Abteilung NVH (Noise, Vibration, Harshness) Drive Systems beschäftigt sich hierbei mit der Entwicklung und Erprobung neuer Technologien und Konzepte zur Optimierung der Akustik der Antriebsstränge sämtlicher PKW-Baureihen.

In der frühen Entwicklungsphase sind Modellierungen mittels CAE (Computer-Aided Engineering) Software essenziell. Dabei werden sowohl FE- (Finite-Elemente) als auch MK- (Mehrkörper) Simulationen genutzt. Die Simulationsmodelle erlauben hierbei den Körper- und Luftschall vorherzusagen und somit zu bewerten. Die physikalischen Zusammenhänge, welche die Strukturdynamik und schlussendlich die Akustik des gesamten Triebstranges definieren, sind hierbei komplex. Sensitivitäten und Haupteinflusskomponenten des Triebstranges sind meist nicht sofort ersichtlich. Aus diesem Grund hat sich die Ableitung von Metamodellen dieser komplexen FE- und MK-Simulationen etabliert. Einflussparameter lassen sich dadurch identifizieren und die Strukturdynamik des Triebstranges gezielt optimieren.

Im Rahmen der Masterarbeit soll für das FE-MK-Simulationsmodell eines 8-Zylinder Verbrennungsmotors ein Metamodell abgeleitet werden. Anhand des Metamodells sollen die Sensitivitäten und Parameter untersucht und dargestellt werden, welche den Körperschall, sowie abgestrahlten Luftschall maßgeblich beeinflussen. Schlussendlich soll eine optimale Konfiguration der Parametrisierung des 8-Zylinder Motors gefunden werden, sodass definierte akustische Zielwerte erreicht werden.

Damit kommen u.a. folgende Herausforderungen auf Dich zu:

• Einarbeitung in das vorhandene FE-MK-Simulationsmodells des V8-Motors
• Entwicklung einer Methode zur gezielten Erstellung eines Körper-/Luftschall-Metamodells
• Durchführung und Auswertung von FE- und MK-Simulationen
• Umgang mit großen Simulations-Datenmengen, sowie Auswertung mittels Statistik und Machine Learning
• Auswahl und Implementierung geeigneter KI-Methoden und -Frameworks zur Realisierung des V8 Powertrain-Metamodells
• Programmierung von Codes in diversen Programmiersprachen
• Dokumentation und Vorstellung der Lösungen und Ergebnisse

Die Tätigkeit kann ab Mitte März 2026 beginnen.

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

• Studiengang im Bereich der Künstlichen Intelligenz, Simulationstechnik, Luft- und Raumfahrttechnik, Fahrzeugtechnik, des Maschinenbaus oder vergleichbar
• Fundierte Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz, wie KI-Architekturen, Machine Learning, Deep Learning und Datenmanagement
• Fundierte Kenntnisse im Umgang mit FE- und MK-Software wie Nastran, Abaqus, OptiStuct und Simdrive sind von Vorteil
• Ausgeprägte Kenntnisse in Umgang mit Programmiersprachen wie Python, Java
• Grundkenntnisse in NVH, Schwingungstechnik oder Maschinendynamik sind wünschenswert
• Sicherer Umgang mit MS-Office und Linux
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Engagement und Teamfähigkeit
• Selbstständige und kommunikative Arbeitsweise
• Analytische Denkweise
• Lernbereitschaft
• Erfolgswille und Durchhaltevermögen

Zusätzliche Informationen:

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

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie hier.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (sbv-untertuerkheim@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).