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.

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: MER0003XBU

Aufgaben

Im Bereich der aktiven Sicherheit und autonomes Fahren von Mercedes-Benz Cars wird kontinuierlich daran gearbeitet, Systeme ins Fahrzeug zu bringen, die das Autofahren noch sicherer machen und unserer Vision zum unfallfreien Fahren näher zu kommen. Die kontinuierliche Verbesserung der Verkehrs- und Fahrzeugsicherheit ist ein integraler Teil der DNA von Mercedes-Benz.

Um das Unfallgeschehen noch besser zu verstehen und Fahrassistenzsysteme weiter zu verbessern, ist es hilfreich, Daten aus der Kundenflotte hinsichtlich unfallkritischer Fahrsituationen zu analysieren. Dazu ist es essenziell möglichst automatisiert kritische Fahrsituationen aus den erhoben internen Fahrzeugdaten (fahrdynamische Parameter ebenso wie visuelle Daten aus der Kamerasensorik) zu identifizieren und mit externen Datenquellen wie beispielsweise Karteninformationen oder Unfallhotspots zu verknüpfen.

Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:

Ziel der Arbeit ist die Ableitung einer Methodik zur Kategorisierung von unfallkritischen Szenarien aus Flottendaten der Mercedes-Benz Flotte und exemplarische Validierung der Methodik an einem begrenzten Datensatz (Proof of Concept).

Wesentliche Bausteine der Abschlussarbeit:

• Literaturrecherche zu Methodiken für die Identifikation von unfallkritischen Fahrsituationen aus Fahrzeug- und visuellen Daten
• Ableitung von Parametern für die Kritikalitätsidentifikation
• Entwicklung einer Methodik zur Identifikation und Kategorisierung von kritischen Fahrsituation
• Exemplarische Anwendung der Methodik auf Flottendaten
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Die Tätigkeit kann ab Februar 2026 beginnen.

Qualifikationen

• Studiengang im Bereich Fahrzeugtechnik, Maschinenbau, Informatik oder Vergleichbares
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Sicherer Umgang mit MS-Office
• Engagement und Teamfähigkeit
• Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise
• Grundlegende Erfahrungen und Expertise im Bereich Fahrzeugtechnik, Fahrphysik und Fahrassistenzsysteme, sowie AEB, ACC und TTC sollten für Sie keine Fremdwörter sein
• Programmierung und Datenverarbeitung mittels Python sollte ebenfalls zu Ihrem Repertoire gehören

Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.

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 hier.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung ([email protected]) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess.

HR Services hilft Ihnen bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Sie erreichen uns per E-Mail über [email protected] oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).

Benefits

• Essens­zulagen
• Mit­arbeiter­handy möglich
• Mit­arbeiter­rabatte möglich
• Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
• Mit­arbeiter Events
• Coaching
• Flexible Arbeits­zeit möglich
• Hybrides Arbeiten möglich
• Gesund­heits­maß­nahmen
• Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
• Mobilitäts­angebote

Kontakt

Frank Baumann
Email: [email protected]

Mercedes-Benz Plant Sindelfingen, Sindelfingen
Benz-Str.
Tor 16
71063 Sindelfingen