Jobbeschreibung
Life is always about becoming… Im Leben geht es darum, sich auf eine Reise zu begeben, um die beste Version unseres zukünftigen Selbst zu werden. Während wir Neues entdecken, stellen wir uns Herausforderungen, meistern sie und wachsen über uns hinaus.Bewerben Sie sich bei Mercedes-Benz und finden Sie den Aufgabenbereich, in dem Sie Ihre Talente individuell entfalten können. Dabei werden Sie von visionären Kolleginnen und Kollegen unterstützt, die Ihren Pioniergeist teilen. Bei uns einzusteigen bedeutet, Teil eines globalen Teams zu werden, dessen Ziel es ist, die begehrenswertesten Automobile der Welt zu bauen. Together for excellence.
Stellennummer: MER0003795
Das AI (Artificial Intelligence) Research Team forscht an aktuellen Themen rund um Künstliche Intelligenz und wendet die Resultate auf Use-Cases aus verschiedenen Fachbereichen im Konzern an. Wir erforschen die Anwendung von Neuromorphic Computing, einer aufstrebenden Technologie, die Inspiration aus den Neurowissenschaften zieht und besonders schnelle und energieeffiziente Machine Learning verspricht. Für dieses Projekt suchen wir eine*n Werkstudent*in, die/der uns beim Aufbau von Demonstratoren und der Entwicklung von neuartigen Algorithmen unterstützt.
Als Pioniere im Bereich Innovations & Future Technologies überwinden wir Grenzen, um relevante Zukunftstechnologien sowie Innovationen zu identifizieren und die maßgeblichen Konzepte vom Prototyp bis hin zur Serienübergabe zu begleiten. Wir verstehen uns als Innovationspartner für alle Mercedes-Benz Entwicklungsbereiche: Von der Komponente, über Software & AI, den elektrischen Antriebsstrang bis zum Gesamtfahrzeug. Im Innovationsnetzwerk mit Kolleginnen und Kollegen verschiedener Fachbereiche sowie mit externen Unternehmens-, Startup- und Hochschulpartnern setzen wir entscheidende Impulse und steuern die Innovationen bis zum Serieneinsatz.
Diese Herausforderungen kommen auf Dich zu:
- Arbeit mit neuen Chiptechnologien
- Aufbau von Demonstratoren (Streaming von Sensordaten, Trainieren von Machine-Learning-Algorithmen, Deployment auf neuromorphe Chips, Live-Visualisierung von Verarbeitungsergebnissen)
- Weiterentwicklung und Evaluation neuartiger neuromorpher Algorithmen
- Naturwissenschaftlicher/technischer 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:
Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Bewirb Dich bitte ausschließlich online und füge Deiner Bewerbung einen Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktuellen Notenspiegel, relevante Zeugnisse, ggf. Pflichtpraktikumsnachweis und Nachweis über die Regelstudienzeit (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) bei und markiere im Online-Formular Deine Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung".
Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien findest Du "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 kannst Du Dich unter [email protected] zudem an die Schwerbehindertenvertretung des Standorts wenden, die Dich gerne nach Deiner Bewerbung im weiteren Bewerbungsprozess unterstützt.
Bitte habe Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen mehr entgegennehmen und es keinen Anspruch auf Rückversand gibt.
Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Dir gerne HR Services per Mail an [email protected] 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
- Barrierefreiheit
- Gute Anbindung
- Parkplatz
- Kinderbetreuung
- Betriebsarzt
- Kantine, Café