Salary: 25.000 - 40.000 € per year Requirements: Studiengang im Bereich Informatik, Data Science, Künstliche Intelligenz, Embedded Systems, Mechatronik oder Vergleichbares Grundlagen AI/ML: Verständnis von Machine Learning Algorithmen, insbesondere Large Language Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme Programmierkenntnisse: Fundierte Kenntnisse in Python (idealerweise 3.10) sind essenziell, inklusive relevanter Bibliotheken für AI/ML (z.B. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) und Datenverarbeitung Software Engineering: Verständnis von Clean Code Prinzipien, Softwarearchitektur und Testmethoden (Unit-Tests, Integrationstests) Datenbanken: Grundkenntnisse in Vektordatenbanken (z.B. FAISS, ChromaDB, Pinecone) und idealerweise auch Graphdatenbanken (z.B. Neo4j) für Wissensrepräsentation Analysefähigkeiten: Die Fähigkeit, komplexe technische Spezifikationen zu analysieren und in formale Modelle zu übersetzen Forschungskompetenz: Methodisches Vorgehen bei der Konzeption, Entwicklung und Evaluierung neuer Ansätze Nice-to-Have: Erste Berührungspunkte mit Automotive-Standards (z.B. AUTOSAR, ISO 26262) oder dem Konzept von Embedded Systems Nice-to-Have: Erfahrung mit Prompt Engineering für LLMs Nice-to-Have: Kenntnisse in formalen Methoden oder Verifikation sind ein Plus Responsibilities: Analyse und Konzeption: Sie analysieren bestehende Prozesse zur ECU-Code-Generierung und identifizieren Potenziale für AI-gestützte Automatisierung AI-basierte Code-Generierung und -Anpassung: Sie entwickeln und implementieren Algorithmen und Modelle (z.B. basierend auf LLMs und RAG-Systemen), die in der Lage sind, ausführbaren ECU-Code direkt aus Spezifikationen und Testfällen zu generieren oder bestehenden Code basierend auf Review-Feedback anzupassen Integration in den Entwicklungsprozess: Sie arbeiten an der nahtlosen Integration Ihres entwickelten Workflows in einen automatisierten Gesamtprozess, um eine durchgängige Toolchain zu gewährleisten Qualitätssicherung durch AI-Methoden: Sie erforschen und implementieren AI-basierte Methoden zur Verbesserung der Systementwicklung, darunter: Coverage-Analyse, Entwicklung von Ansätzen zur automatischen Überprüfung der Abdeckung von Requirements durch Testfälle, Plausibilitätschecks und Dokumentation sowie Evaluation Ihrer Forschungsergebnisse und der entwickelten Architektur Technologies: AI AUTOSAR Embedded Machine Learning Neo4J PyTorch Python TensorFlow Hardware More: Wir bei Mercedes-Benz suchen nach talentierten Individuen, die bereit sind, eine Reise zur besten Version ihrer Selbst zu unternehmen. In unserem globalen Team, das darauf abzielt, die begehrenswertesten Automobile der Welt zu bauen, haben Sie die Möglichkeit, sich individuell zu entfalten. In der Konzernforschung & Mercedes Benz Cars Entwicklung arbeiten wir an der Automobilgeneration der Zukunft mit einem Fokus auf innovative Produkte und hochwertige Entwicklungsprozesse. Wir bieten zahlreiche Vorteile wie flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten, betriebliche Altersversorgung, Gesundheitsmaßnahmen und viele weitere. Bei uns spielen Sie eine zentrale Rolle in der Entwicklung sicherheitsrelevanter Automotive-Software. last updated 9 week of 2026