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Master Thesis "Recommender Systems" in IR starting November/December 2024 (m/x/d)

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Stellenbeschreibung

Abschlussarbeit
Homeoffice: Nach Absprache

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. Möchten du dabei helfen, die Kontaktaufnahme mit unseren Kunden bei Mercedes-Benz mit Neuwagen- und Rund-um-das-Auto-Angeboten durch den Einsatz von maschinellem Lernen zu personalisieren und zu automatisieren? Möchten Sie in einem internationalen Team arbeiten, in dem Sie neue Ideen einbringen und etwas bewirken können? Innerhalb der Mercedes-Benz Digital-Einheit des Bereichs Marketing & Sales ist unser Team verantwortlich für 'Customer Preferences & Vehicle Recommendations', was Themen wie automatisierte und personalisierte Empfehlungen von Fahrzeugen und Ausstattungen auf Basis von Kundenpräferenzen abdeckt. Unser Team entwickelt Kundendaten-Analyseprodukte von höchster Qualität. Wir arbeiten in einem stark funktionsübergreifenden Umfeld, das die Geschäftsperspektive direkt mit unseren Data Scientists und Data Engineers verbindet. Dies ermöglicht es uns, komplexe Aufgaben und Produkte erfolgreich zu bewältigen und gleichzeitig qualitativ hochwertige Lösungen zu liefern, die sich schnell auf das Geschäft auswirken.

Wir suchen einen begeisterten Masteranden, dem wir in unserem Team ab November/Dezember 2024 ein Master-Thesis zum Thema "Leverage the power of LLMs to build a flexible real-time cross-domain Recommendation System".

Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:

  • Sie entwickeln ein Konzept und implementieren ein MVP (Minimum Viable Product) eines robusten, flexiblen und Echtzeit-fähigen domänenübergreifenden Recommender Systems - das System liefert verschiedene Kategorien von Empfehlungen für unbekannte und bekannte Nutzer auf unseren Customer Touchpoints, wie z.B. Fahrzeug-, Zubehör- und Ausstattungsempfehlungen
  • Ziel ist es in diesem Ansatz die Verwendung von große Sprachmodelle (LLMs) in Recommender Systemen zu verproben - durch die Leistungsfähigkeit von LLMs steigern Sie die Genauigkeit und Personalisierung der Empfehlungen auf domänenübergreifender Ebene. Sie liefern relevantere und maßgeschneiderte Empfehlungen für unsere Nutzer und verbessern dadurch das gesamte Kundenengagement und die Zufriedenheit

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

Qualifikationen
  • Studiengang Data Science oder Vergleichbares
  • Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Python, Databricks, LLM
  • Erfahrung mit ML Lösungen in produktiver Anwendung (CI/CD)
  • Engagement und Teamfähigkeit
  • Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise

Zusätzliche Informationen: 

Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Bewerben Sie sich bitte ausschließlich online und fügen Sie der Bewerbung einen Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktuellen Notenspiegel, relevante Zeugnisse (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) bei und markieren Sie im Online-Formular Deine Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung". 

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-zentrale@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).

  Anstellungsart
Abschlussarbeit
  Homeoffice
Nach Absprache

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