Tätigkeitsbereich:IT/TelekommunikationFachabteilung:Overall Vehicle IntegrationGesellschaft:Mercedes-Benz AGStandort:Mercedes-Benz Werk Sindelfingen, SindelfingenStartdatum:..6Veröffentlichungsdatum:..6Stellennummer:MER3VXUArbeitszeit:Teilzeit BewerbenAufgaben
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.
Die Abteilung Product Lifecycle Management (ITD/RE) beschäftigt sich damit, unsere Fachbereiche in der Fahrzeug-Entwicklung mit innovativen IT-Lösungen zu unterstützen, um die Produkte optimal zu entwickeln. Das Kollisionsmanagement hat das Ziel, die digitale Fahrzeugabsicherung sicherzustellen und Kollisionen in der Montage der Bauteile zu vermeiden. Alle Bauteile und ihre CAD-Modelle werden auf Konflikte mit benachbarten Bauteilen geprüft. Die Liste der ermittelten Kollisionen wird in der Gesamtfahrzeug-Entwicklung nach Kritikalität bewertet. Mit der Einführung von KI-Lösungen, sollen diese Bewertungen automatisiert werden.
Die Aussagefähigkeit dieser Bewertung hängt von der Qualität des Trainings des neuronalen Netzes ab, welches die Entscheidungsbasis für die KI darstellt. In dieser Aufgabe wirst Du den Fachbereich in der Gesamtfahrzeug-Entwicklung unterstützen, die Bewertungsprozesse mit Künstlicher Intelligenz zu verbessern.
Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Dich zu:
1. Erstellung und Auswertung von KI-Bewertungsjobs
2. Extraktion von Daten aus dem produktiven PDM-System
3. In Zusammenarbeit mit den Entwicklerteam, Vorbereitung der Daten für das Training des neuronalen Netzes
4. Bewertungen der Ergebnisse in Vergleich verschiedenen AI-Tools und der Bewertung der Anwender
5. Plausibilitätsuntersuchung in Engineerin Client
6. Rückmeldungen der Bewertungsfehler und Optimierung des neuronalen Netztes
Die Tätigkeit kann ab März 6 beginnen.
Qualifikationen
7. Studiengang im Bereich Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Science, Mathematik, Physik, Wirtschaftsingenieurwesen oder einen vergleichbaren Studiengang
8. Starke Kenntnisse und idealerweise praktische Erfahrungen im Bereich Machine Learning und KI
9. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und verwandten Technologien sind von Vorteil
10. Gute Organisationsfähigkeiten, selbstständiges Arbeiten und Freude am