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Sindelfingen: Werkstudent*in Auswertung von Ethernet-Traces und Optimierung der zugehörigen Toolchain mit Verwendung aktuellster KI-Tools

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Stellenbeschreibung

Werkstudent
Homeoffice: Nach Absprache

Das Team für Kommunikationsdesign ist verantwortlich für alle Kommunikations-Schnittstellen auf Standard-Bussystemen zwischen den Steuergeräten im Fahrzeug. Unter anderem wird die Kommunikation zwischen allen Komponenten beschrieben in standardisierten Dokumenten beschreiben. Über Admission Control wird sichergestellt, dass Buslastgrenzen eingehalten werden und Latenzen bei der Übertragung sichergestellt werden.

Du unterstützt unser Team bei der Weiterentwicklung einer internen Toolchain zur Analyse aufgezeichneter Daten aus Erprobungsfahrzeugen. Ziel ist es, aus großen Datenmengen belastbare Beschreibungen und Kennzahlen abzuleiten, die als Grundlage für Modelle und Simulationen im Fahrzeugkontext dienen. Dabei liegt ein Schwerpunkt auf Skalierbarkeit, Performance und der Umsetzung neuer Anforderungen im Projektverlauf.

Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Dich zu:

  • Einarbeitung in die bestehende Datenanalyse-Pipeline und die zugehörigen Auswertelogiken

  • Analyse von Laufzeit- und Speicherengpässen sowie Umsetzung von Performance-Optimierungen (z. B. effizientere Datenstrukturen, Parallelisierung)

  • Weiterentwicklung der Pipeline zur Verarbeitung sehr großer Datenmengen (Robustheit, Skalierbarkeit, Monitoring/Profiling)

  • Umsetzung neuer Anforderungen an Modelle/Simulationen (z. B. Ableitung zusätzlicher Parameter aus Rohdaten, Erweiterung der Modelllogik)

  • Unterstützung beim Aufbau von Tests/Validierungen zur Sicherstellung der Ergebnisqualität (z. B. Plausibilitätschecks, Regressionstests)

  • Dokumentation von Implementierungen und Ergebnissen sowie enger Austausch im Projektteam

Die Tätigkeit kann nach Absprache beginnen.

Qualifikationen
  • Laufendes Studium im Bereich der Informatik, Elektrotechnik, Fahrzeugtechnik, Mathematik, Data Science oder vergleichbar

  • Sehr gute Programmierkenntnisse (z. B. Python, C++, … )

  • Erfahrung oder starkes Interesse an Datenanalyse/-verarbeitung und dem Umgang mit großen Datenmengen

  • Grundkenntnisse in Performance-Optimierung, Profiling und/oder Parallelisierung sind von Vorteil

  • Sicherer und verantwortungsbewusster Einsatz moderner KI-gestützter Tools zur Unterstützung bei Entwicklung, Analyse und Dokumentation

  • Idealerweise Kenntnisse in Kommunikations- und/oder Netzwerktechnik oder Bereitschaft zur schnellen Einarbeitung

  • Sorgfältige, eigenständige und strukturierte Arbeitsweise

  • Analytisches Denken, Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeit

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 vergiss 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).

BenefitsEssens­zulagen
Mit­arbeiter­handy möglich
Mit­arbeiter­rabatte möglich
Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
Mit­arbeiter Events
Coaching
Flexible Arbeits­zeit möglich
Hybrides Arbeiten möglich
Gesund­heits­maß­nahmen
Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
Mobilitäts­angebote
Park­platz
Betriebs­arzt
Gute An­bindung
Barriere­frei­heit
Kinder­betreuung
Kantine, Café
KontaktMercedes-Benz AGBenz-Str.71063 SindelfingenDetails zum StandortBernd Hedenetz E-Mail: bernd.hedenetz@mercedes-benz.com Bewerben
Anstellungsart
Werkstudent
Homeoffice
Nach Absprache
Standort
71063 Sindelfingen