Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG gehört der Fahrzeughersteller zu den größten Anbietern von Premium- und Luxus-Pkw und Vans.

In der Konzernforschung & Mercedes-Benz Cars Entwicklung (RD) gestalten wir die Automobilgenerationen der Zukunft. Damit meinen wir innovative Produkte mit höchster Qualität und effiziente Entwicklungsprozesse. Wir arbeiten schon heute an Fahrzeugen, die die Technologieführerschaft der Mercedes-Benz Group auch zukünftig sichern werden.

Unser Team bearbeitet projektübergreifend das Thema On-Board-Diagnose (OBD) für die Mercedes und Mercedes-AMG Triebwerke, hier sowohl die hoch emotionalen konventionellen Antriebe als auch die Performance Hybride. In unserem Verantwortungsbereich liegen insbesondere die Funktionen des OBD-Fehlerspeichers und der Generic Scan Tool Kommunikation. Zudem koordinieren wir projektübergreifend die OBD-Entwicklung in Zusammenarbeit mit den betroffenen Fachbereichen und gewährleisten die höchstmögliche Qualität der Diagnosefunktionen in zukünftigen Produkten.

Um unsere Fahrzeuge noch kundennaher und effizienter zu entwickeln, nutzen wir Telematikdaten aus der weltweiten Flotte. Da diese Daten oft nur spärlich (low-frequency) vorliegen, arbeiten wir an innovativen KI-Methoden, um daraus hochauflösende, physikalisch plausible Fahrprofile zu rekonstruieren.

Deine Aufgaben im Einzelnen:

• Forschung: Literaturrecherche zu State-of-the-Art Methoden im Bereich Time-Series Generation & Super-Resolution (z. B. GANs, Diffusion Models, VAEs)

• Data Engineering & Preprocessing: Aufbau einer Training-Pipeline mittels SQL und Python - Du nutzt hochfrequente Messdaten aus Erprobungsfahrten als "Ground Truth" und simulierst daraus durch Downsampling das spärliche Telematik-Format. Dabei integrierst Du wichtige Kontextinformationen (z. B. ADAS-Signale, Verkehrsschilder, Topologie) als Conditional Inputs.

• Modellierung: Entwicklung und Training eines Generative-AI-Modells, das lernt, aus den simulierten, groben Telematik-Signalen wieder realistische, hochfrequente Geschwindigkeits- und Lastprofile zu rekonstruieren

• Validierung: Evaluierung der Modellgüte anhand Test-Sets. Du vergleichst die generierten Profile mit den originalen Messdaten hinsichtlich statistischer Genauigkeit und physikalischer Plausibilität

Die Tätigkeit kann ab April 2026 beginnen.

Das endgültige Thema wird in Abstimmung mit der Hochschule, Dir und uns festgelegt.

• Studium: Masterstudium im Bereich Informatik, Mathematik, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Elektrotechnik oder vergleichbar

• Programmierkenntnisse: Sehr gute Kenntnisse in Python und Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (PyTorch oder TensorFlow)

• Datenbanken: Solide Kenntnisse in SQL und Erfahrung im Umgang mit Time-Series Daten

• Know-how: Erste Erfahrungen mit Generativen Modellen (GANs, Diffusion) oder Time-Series Analyse (LSTM, Transformer) sind ein großes Plus

• Sprache: Gute Deutsch- oder gute Englischkenntnisse

Wir bieten:

• Einblicke in die neueste Fahrzeugtechnologie und Zugriff auf exklusive Telematik-Datensätze

• Enge Betreuung im Rahmen eines laufenden Promotionsprojekts

• Die Möglichkeit, mit Deiner Arbeit direkten Einfluss auf zukünftige Entwicklungsstrategien zu nehmen

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).