Job Description

Tätigkeitsbereich:Forschung & Entwicklung incl. Design
Fachabteilung:Artificial Intelligence Research
Gesellschaft:Mercedes-Benz AG
Standort:Mercedes-Benz Werk Sindelfingen, Sindelfingen
Startdatum:01.01.2026
Veröffentlichungsdatum:18.11.2025
Stellennummer:MER0003SWP
Arbeitszeit:Teilzeit
Aufgaben
Im Bereich „Innovationen & Zukunftstechnologien“ entwickelt unsere Abteilung „Future Software & AI“ innovative, zukunftsweisende Konzepte und Produkte für die Zukunft von Mercedes-Benz. Mit den Schwerpunkten Benutzererlebnis, Softwarearchitektur und Künstliche Intelligenz umfasst das Portfolio zentrale Funktionen unserer Fahrzeuge sowie des dazugehörigen Ökosystems. Die enge Zusammenarbeit über Teamgrenzen hinweg ermöglicht es uns, Synergien bei der Entwicklung eines intelligenten und inspirierenden Nutzererlebnisses im Fahrzeug und im Ökosystem ideal zu nutzen. Moderne Software- und KI-Technologien fügen sich dabei nahtlos ein.


Das AI Research Team forscht in Bereichen wie neuromorphes Computing, Machine Learning, Generative KI und Quanten-KI. Wir beschäftigen uns intensiv mit der Erforschung neuer Methoden der Künstlichen Intelligenz und deren Weiterentwicklung, um sie gemeinsam mit unseren Kolleginnen und Kollegen aus den Fachbereichen für unser Unternehmen nutzbar zu machen. Unser Ziel ist es, die Grenzen der Künstlichen Intelligenz zu erweitern und maßgeschneiderte, innovative Lösungen für unsere Kunden zu schaffen. Als Teil unseres Teams kannst Du aktiv die Zukunft der Technologie mitgestalten.


Wir suchen eine hoch motivierte und talentierte studentische Hilfskraft, die uns in unserem spannenden, internationalen Projekt zum neuromorphen autonomen Fahren unterstützt, mit dem Fokus der Implementierung und Evaluation von Perzeptions- und Prädiktionsalgorithmen. Dabei hast Du die Chance, neuartige hirn-inspirierte KI-Modelle kennenzulernen und anzuwenden.



Deine Aufgaben im Einzelnen:

Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung neuartiger Perzeptions- und
Prädiktionsalgorithmen, Fokus auf hirn-inspirierte Methoden
Akquise und Aufbereitung relevanter Datensätze für das Modelltraining Durchführung von Tests und Analysen zur Bewertung der Performance und Robustheit der
entwickelten Algorithmen und Modelle
Einarbeitung in aktuelle Forschungsergebnisse im Bereich Machine Learning und
Neuromorphic Computing



Die Werkstudententätigkeit kann ab Januar 2026 beginnen.


Die Stelle ist hybrid möglich, wobei es wünschenswert wäre, dass die studentische Hilfskraft mindestens einmal pro Woche vor Ort ist. Wir sind offen für flexible Absprachen zur Präsenzzeit (z.B. während Prüfungsphasen).


QualifikationenStudiengang im Bereich Naturwissenschaft oder Technisch Studiengang, beispielsweise Informatik, Kognitionswissenschaften, Neurowissenschaften, Machine Learning, Physik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften Praktische Erfahrungen im Bereich Machine Learning Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift Kenntnisse in Python, Pytorch, Linux, Skriptsprache Engagement und Teamfähigkeit Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise


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 beachte die maximale Dateigröße von 5 MB.


Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien findest Du hier.


Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (SBV-Sindelfingen@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).


Benefits
Essenszulagen
Mitarbeiterhandy möglich
Mitarbeiterrabatte möglich
Mitarbeiterbeteiligung möglich
Mitarbeiter Events
Coaching
Flexible Arbeitszeit möglich
Hybrides Arbeiten möglich
Gesundheitsmaßnahmen
Betriebliche Altersversorgung
Mobilitätsangebote
KontaktMercedes-Benz AG
Leibnizstr. 271032 BöblingenDetails zum Standort
Valerij Asmus E-Mail: valerij.asmus@mercedes-benz.com