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.
Alle zusätzlichen Informationen, die Sie für diese Stelle benötigen, finden Sie im Text unten. Lesen Sie den Text aufmerksam durch und bewerben Sie sich dann.
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: MER0003PBL
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.
Der Fokus bei uns im Team liegt in der Software- und Funktionsentwicklung für das Ladesystem, d.h. für die Schnittstelle zwischen dem Fahrzeug und der Ladesäule. Dabei konzentrieren wir uns auf die Spezifikation, die Entwicklung, das Testing sowie die Absicherung des Lademanagements gemäß der relevanten Normen wie beispielsweise der ISO15118-2 oder der ISO15118-20.
Die Abschlussarbeit hat das Ziel Testfälle für verschiedene SW Module (Software) im Bereich Ladekommunikation mit Machine Learning Methoden zu erstellen. Ein Konzept unter Zuhilfenahme von Machine Learning soll erarbeitet werden, um Testfälle aus Anforderungen abzuleiten.
Dazu gehören folgende Themen:
* Literaturrecherche zur automatisierten Testfallspezifikation
Erarbeitung von Konzepten für folgende Fälle unter Zuhilfenahme von Machine Learning Methoden / NLP (Neurolinguistische Programmierung):
* Automatisierte Erstellung von Testfällen aus Anforderungen
* Reverse Engineering von bestehender SW zu Requirements
* Erstellung eines Algorithmus zur effizienten Vorbewertung von Messdaten
* Effiziente Unterstützung von SW Entwicklungsprozessen
* Validierung und Bewertung eines dieser Konzepte anhand von Beispielen
Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.
* Studiengang im Bereich Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mathematik oder vergleichbare Studiengänge
* Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
* Studienschwerpunkte: NLP, Machine Learning
* Programmierkenntnisse : Python, R, MATLAB, C#
* Hohe selbständige und strukturierte strategische Arbeitsweise, analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, schnelle Auffassungsgabe
* Bereitschaft sich in Ladekommunikationsprotokolle einzuarbeiten
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