Tätigkeitsbereich:Forschung & Entwicklung incl. DesignFachabteilung:Future UX-Concepts & UX-SW TechnologiesGesellschaft:Mercedes-Benz AGStandort:Mercedes-Benz Werk Sindelfingen, SindelfingenStartdatum:..6Veröffentlichungsdatum:..6Stellennummer:MERMZArbeitszeit:Vollzeit BewerbenAufgaben
Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG und den Geschäftsfeldern Mercedes-Benz Cars, Mercedes-Benz Vans und Mercedes-Benz Mobility AG, gehört der Fahrzeughersteller zu den größten und erfolgreichsten Anbietern von Premium-Pkw.
Teil von Mercedes-Benz zu werden bedeutet den Aufgabenbereich zu finden, in dem Sie Ihre Talente individuell entfalten können. Es bedeutet in einem globalen Automobilunternehmen, das das Ziel hat die begehrenswertesten Autos der Welt zu bauen, sein Bestes zu geben. Dabei werden Sie von visionären Kolleginnen und Kollegen unterstützt, die ihren Pioniergeist teilen. Together for excellence.
Wir sind Innovative Experience
In unserem cross-funktionalen Team „Holistic Customer Centered Experiences“ entwerfen wir für die die Mercedes-Benz User Experience der Zukunft das Leitbild unserer UX Vision.
Mit dieser Vision entwickeln wir ein neues, ganzheitliches Kundenerlebnis in unseren Fahrzeugen und darüber hinaus. Unsere Kunden stehen dabei im Mittelpunkt, um den herum wir die Mercedes-Benz Experience gestalten.
Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:
Moderne aufgabenorientierte Dialogagenten verlassen sich stark auf explizites Nutzerfeedback oder Metriken zum Aufgabenabschluss, um den Erfolg einer Interaktion zu bewerten. In realen Umgebungen, wie bei In-Vehicle-Assistenten im Automobilbereich, ist explizites Feedback jedoch äußerst selten.
Diese Arbeit behandelt die Inferenz von implizitem, multimodalem Feedback als ein zentrales Problem des maschinellen Lernens. Der Fokus liegt auf dem algorithmischen Tracking des latenten Nutzerzustands (Belief State) unter partieller Beobachtbarkeit. Durch die frühzeitige Vorhersage von Unzufriedenheit im zeitlichen Interaktionsverlauf ermöglicht das Modell einem geschlossenen KI-System, seine Dialog-Policy proaktiv anzupassen, noch bevor die Interaktion fehlschlägt. Der primäre wissenschaftliche Beitrag wird das Training des Models und das Ausarbeiten einer Pipeline für dessen Evaluierung aus Machine-Learning-Sicht.
Ihre Aufgaben
1. Entwicklung latenter Modelle: Aufbau und Training von rekurrenten Belief-State-Modellen über den zeitlichen Verlauf der Interaktion sowie deren Benchmarking gegen rein textbasierte LLMs und multimodale Late-Fusion-Klassifikatoren
2. Design rigoroser ML-Evaluierungen: Implementierung von Evaluierungspipelines mit starkem Fokus auf frühe Inferenz
3. Isolierung kausaler Signale: Training von negativen Kontrollvariablen (z. B. aktueller Straßenkontext oder Grundstimmung), um mathematisch nachzuweisen, dass das Modell tatsächlich den kausalen Einfluss des Assistenten auf die Nutzerzufriedenheit isoliert und nicht lediglich Umgebungsrauschen abbildet
4. Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns
Die Tätigkeit kann ab August 6 beginnen.
Qualifikationen
5. Eingeschrieben im Studiengang: (Medien-)Informatik, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Data Science, Ingenieurspsychologie oder ein vergleichbarer Studiengang mit entsprechendem Schwerpunkt
6. Fundierte Kenntnisse in Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
7. Erste Erfahrungen in der Analyse multimodaler Datensätze
8. Großes Interesse an technologischen Trends und deren Potenziale
9. Spaß an selbständiger Arbeit und Herausforderungen, erkennbar an hoher Motivation, Umsetzungswillen, Engagement, Teamfähigkeit und aktiver Kommunikation und analytischer Denk- und strategischer Arbeitsweise
10. Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
11. Sicherer Umgang mit MS-Office und SW-Entwicklungstools wie Atlassian Confluence, Jira, etc.
12. Idealerweise einen Führerschein Klasse B
Zusätzliche Informationen:
Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte vergessen Sie nicht im Online-Formular Ihre Dokumente als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren und die maximale Dateigröße von 5 MB zu beachten.
Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie .
Benefits Essenszulagen 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
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