Tätigkeitsbereich:Forschung & Entwicklung incl. DesignFachabteilung:Design Engineering, Umform- und Fügetechnik AchsenGesellschaft:Mercedes-Benz AGStandort:Esslingen am Neckar, Emil-Kessler-Str. 4Startdatum:..6Veröffentlichungsdatum:..5Stellennummer:MER3VHTArbeitszeit:Vollzeit BewerbenAufgaben
Im Team Design Engineering, Umform- und Fügetechnik Achsen gestalten wir die Fertigungstechnologien, die die Produktion kommender Fahrzeuggenerationen prägen werden. Unser Schwerpunkt liegt auf modernen Bahn- und Lichtbogenschweißprozessen für Fahrwerks- und Strukturkomponenten – mit dem Ziel, Qualität, Effizienz und Flexibilität in der Produktion kontinuierlich zu steigern. In enger Zusammenarbeit mit den produzierenden Bereichen entwickeln wir neue Technologien von der ersten Idee bis zur robusten Serienanwendung und treiben so messbare Fortschritte in der Fertigung voran.
Angetrieben vom enormen Potenzial künstlicher Intelligenz entwickeln wir derzeit einen neuen Ansatz für die datenbasierte Überwachung des Metall-Schutzgasschweißens. Mithilfe maschineller Lernverfahren sollen Prozesssignale so analysiert werden, dass sich der Zustand der Schweißnaht unmittelbar nach dem Schweißprozess zuverlässig beurteilen lässt – vollständig auf Basis der erfassten Daten.
Untersuchungen unter Laborbedingungen haben bereits gezeigt, dass der Ansatz technisch funktioniert und ein hohes Entwicklungspotenzial besitzt. In der Abschlussarbeit soll dieser Ansatz nun unter realen Serienbedingungen erprobt und anhand echter Schweißungen belastbar validiert werden.
Diese Herausforderungen kommen auf Dich zu:
1. Einarbeitung in das MSG-Schweißen und die Grundlagen des maschinellen Lernens
2. Analyse und Aufbereitung realer Prozessdaten als Basis für die weiteren Arbeitsschritte
3. Training und Vergleich verschiedener ML-Modelle zur datenbasierten Qualitätsbestimmung
4. Quantifizierung der Auswirkungen typischer Prozessvariationen auf die Modellgüte und Validierung der Modelle unter Serienbedingungen
5. Entwicklung von Konzepten zur Steigerung der Modellrobustheit
6. Interpretation und Dokumentation deiner Ergebnisse sowie Ableitung konkreter Empfehlungen für den Serieneinsatz
Die Tätigkeit kann ab Februar 6 beginnen.
Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Dir und uns.
Qualifikationen
7. Studiengang im Bereich Informatik, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang
8. Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
9. Sicherer Umgang mit MS Office und Python (oder vergleichbar)
10. Engagement und Teamfähigkeit
11. Kommunikationsfähigkeit
12. Selbstständige Arbeitsweise
13. Spaß an Data Science und an der Anwendung in der Praxis
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 die maximale Dateigröße von 5 MB zu beachten.
Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie .
BenefitsEssenszulagenMitarbeiterhandy möglichMitarbeiterrabatte möglichMitarbeiterbeteiligung möglichMitarbeiter EventsCoachingFlexible Arbeitszeit möglichHybrides Arbeiten möglichGesundheitsmaßnahmenBetriebliche AltersversorgungMobilitätsangebote
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