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: MER0003G3F
In der Forschung & Entwicklung (R&D) bei Mercedes-Benz gestalten Sie die Zukunft der Mobilität und arbeiten an innovativen Lösungen zur Verbesserung unserer Verkehrsdienste.
Hierbei nutzen wir Daten aus vernetzten Fahrzeugflotten, um effektive und präzise Modelle zu erstellen. Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, mittels Machine Learning eine innovative Methode zu entwickeln, die durch die Analyse vernetzter Flottendaten zwischen Unfällen und Überlastungsstaus unterscheidet. Ein bereits implementiertes und getestetes regelbasiertes Modell zur Unfallerkennung dient dabei als Benchmark. Sie werden alle entscheidenden Schritte eines Machine-Learning-Projekts durchlaufen, um eine zuverlässige Vorhersage von Unfällen zu ermöglichen und die Effizienz der Verkehrsmanagementsysteme zu steigern.
Diese Herausforderungen erwarten Sie:
- Literaturrecherche:
- Untersuchung bestehender Modelle und Ansätze zur Unfallerkennung und Verarbeitung von Flottendaten
- Datenaufbereitung:
- Aufbereitung und Analyse eines bereits bestehenden Flottendatensatzes
- Modellimplementierung:
- Entwicklung und Training eines leistungsstarken Machine Learning Modells zur Unfallerkennung.
- Modellevaluation:
- Bewertung der trainierten Modelle hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Effizienz.
Die endgültige Themenfindung erfolgt in enger Absprache mit der Hochschule, Ihnen und unserem Team. Seien Sie Teil dieser spannenden Herausforderung und gestalten Sie aktiv die Zukunft der Verkehrssicherheit!
- Studiengang im Bereich Informatik mit dem Schwerpunkt Machine Learning oder Vergleichbares
- Programmierkenntnisse: Python (Pytorch/Tensorflow/Keras/CV2)
- Praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning
- Gutes Verständnis von Verkehrstheorie wünschenswert
- Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Engagement und Teamfähigkeit
- Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise
- Selbstständige 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-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
- Betriebsarzt
- Kantine, Café
- Barrierefreiheit
- Gute Anbindung
- Parkplatz
- Kinderbetreuung
