Job Description

Aufgaben
In den Mercedes-Benz Werken setzen wir bereits eine Vielzahl von Data-Mining-, Process-Mining- und Machine-Learning-Methoden ein. Nun möchten wir unser Innovationsfeld erweitern und ein internes Automatisierungstool auf Basis von Large Language Models (LLMs) aufbauen und weiterentwickeln. Dabei gilt es, unterschiedliche Datenquellen in eine Wissensdatenbank zu integrieren und per MCP-Protokoll zu automatisieren. Ziel ist es, das interne Wissen nicht nur strukturiert bereitzustellen, sondern auch automatisierte Workflows zu ermöglichen. Sie erwartet ein spannendes Umfeld, in dem Sie großes Gestaltungspotenzial haben.


Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Sie zu:

Entwicklung und Erweiterung eines LLM-basierten Automatisierungs-Frameworks zur Unterstützung unserer internen Prozesse Planung und Umsetzung von Teststrategien und -automatisierung, um eine hohe Qualität und Zuverlässigkeit des Tools sicherzustellen Anbindung verschiedener Tools und Schnittstellen (z.B. über MCP-Protokoll) zur automatisierten Extraktion, Aufbereitung und Bereitstellung von Daten Einsatz und Evaluierung von LLM-Frameworks wie Langchain, Langraph o.Ä. zur Orchestrierung komplexer Automatisierungsaufgaben Konzeption und Weiterentwicklung eines KI-basierten Wissensmanagement- und RAG-Systems: Extraktion, semantische Indexierung und Vernetzung von Fachwissen aus vielfältigen Quellen in einer Vektordatenbank und Wissensgraphen, um kontextbasierte, präzise Antworten und Automatisierung auf Basis modernster Retrieval-Konzepte zu ermöglichen Implementierung von Entwurfsmustern und Best Practices in der Softwarearchitektur, um ein robustes und skalierbares System zu gewährleisten Performance-Optimierung und Skalierung Ihrer Algorithmen (z.B. mithilfe von Python, PySpark oder anderen verteilten Technologien) Selbstständige Recherche und Bewertung neuer KI-Verfahren und -Tools, um immer auf dem neuesten Stand der Technologie zu bleiben Dokumentation und Wissenstransfer im Team durch die Erstellung von Reports und interaktiven Dashboards

Das Praktikum kann ab September 2025 beginnen.


QualifikationenStudiengang im Bereich Informatik, Mathematik, Softwareentwicklung, Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbarer Studiengang Großes Interesse an Künstlicher Intelligenz, insbesondere an Large Language Models und ihren praktischen Anwendungsmöglichkeiten Gute Programmierkenntnisse in objektorientierten Sprachen, idealerweise Python, und erste Erfahrungen mit Software-Entwurfsmustern Idealerweise erste Berührungspunkte mit Frameworks wie Langchain, Langraph oder ähnlichen KI-Toolkits sowie Grundkenntnisse zu Vektordatenbanken, Knowledge Graphs oder Wissensmanagement Freude an der Entwicklung von automatisierten Tests, um die Stabilität und Qualität von Softwarelösungen sicherzustellen Analytische und eigenständige Arbeitsweise, gepaart mit Kreativität bei der Entwicklung neuer Lösungen Begeisterung für Teamarbeit und die Bereitschaft, sich in komplexe Themenfelder einzuarbeiten und aktiv neue Ideen einzubringen


Zusätzliche Informationen:


Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Daher bitten wir Sie, sich ausschließlich online zu bewerben und Ihrer Bewerbung einen Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktueller Notenspiegel, relevante Zeugnisse, ggf. Pflichtpraktikumsnachweis und Nachweis über die Regelstudienzeit (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) beizufügen sowie im Online-Formular Ihre Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren.


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).



Essenszulagen
Mitarbeiterhandy möglich
Mitarbeiterrabatte möglich
Mitarbeiterbeteiligung möglich
Mitarbeiter Events
Coaching
Flexible Arbeitszeit möglich
Hybrides Arbeiten möglich
Gesundheitsmaßnahmen
Betriebliche Altersversorgung
Mobilitätsangebote

KontaktMercedes-Benz AG
Herrenberger Str. 11071034 BöblingenDetails zum Standort
Siegfried Bell E-Mail: siegfried.bell@mercedes-benz.com