Doktorand*in KI-gesteuerte Fehleranalyse - Fehlerklassifizierung für den elektrischen Antriebsstrang

Tätigkeitsbereich: Forschung & Entwicklung incl. Design
Fachabteilung: Software System Analysis & Integration - Driving & Charging
Gesellschaft: Mercedes-Benz AG
Standort: Sindelfingen
Startdatum: 01.02.2026
Veröffentlichungsdatum: 01.02.2026
Stellennummer: MER0003W7K
Arbeitszeit: Vollzeit


Aufgaben

Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt, bekannt für Innovation, Qualität und Luxus. Unser Bereich Forschung & Entwicklung ist das Herzstück unserer Innovationskraft, wo wir an bahnbrechenden Technologien und Konzepten arbeiten, die die Zukunft der Mobilität gestalten.

Unsere Abteilung e-Drive Software Systemintegration (RD/EDD) ist verantwortlich für die Entwicklung von Funktionssoftware für elektrische Antriebe und die Integration aller Software-Komponenten des elektrischen Antriebstrangs. Dazu gehören auch das Flashen-over-the-Air (FOTA) und das Fehlermanagement. Im Team Systemintegration eDrive begleiten wir die Software des elektrischen Antriebstrangs von der Planung bis zur Freigabe. Dies umfasst die Terminierung, Inhaltsdefinition, Dokumentation, Inbetriebnahme und Absicherung.

Wir arbeiten eng mit den Fachabteilungen und unseren globalen, internen und externen IT-Partnern zusammen. In Ihrem zukünftigen Team freuen sich hochmotivierte und freundliche Kollegen auf Ihre Unterstützung, denn wir arbeiten füreinander und miteinander und kooperieren leidenschaftlich. Eine flexible Arbeitsweise ist bei uns Standard und gut etabliert, und wir freuen uns auf regelmäßige persönliche Treffen.

Ihre Aufgaben:

Fehleranalyse ist die systematische Untersuchung von Ausfällen oder Problemen im Produkt, um deren Ursachen zu identifizieren. In unserem Fall konzentrieren wir uns hauptsächlich auf Softwarefehler, die auf verschiedenen Testebenen wie Systemtests, Softwaretests und Fahrzeugtests identifiziert wurden.

Sobald ein Fehler identifiziert ist, wird er einer Person zugewiesen, die für die Ermittlung seiner Ursache oder die Weiterleitung an die entsprechende Abteilung zur detaillierteren Analyse verantwortlich ist. Oft sind die Ursachen nicht direkt mit dem beobachtbaren Verhalten verknüpft. Die Automatisierung dieses Fehleranalyseprozesses und der Ersatz dieses Workflows durch ein KI-Modell zur Analyse und Klassifizierung der Fehler bildet den Kern der Arbeit. Die Ursachen können innerhalb verschiedener Software-Untermodule derselben ECU oder auch von verschiedenen ECUs stammen.

Hauptaufgaben:

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Sie werden Teil eines interdisziplinären Entwicklungsteams sein und an der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen für die Fehleranalyse und -klassifizierung in Antriebsstrang-Controllern arbeiten

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Sie werden den aktuellen Defect Management Workflow analysieren und bewerten sowie dessen Optimierungspotenzial durch KI untersuchen

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Die Implementierung von KI-Modellen, die Netzwerkkommunikationsbeschreibungsdateien, ECU-Architekturelemente und alle anderen benötigten Dateien als Eingaben berücksichtigen, um das ECU-Verhalten zu verstehen, das bei der Fehleranalyse hilft, und das Training des Modells mit bereits vorhandenen Fehleranalysedaten, wird den Kern dieser Aufgabe bilden

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Sie werden mit anderen KI-Experten in der Organisation interagieren, um Ideen zu sammeln und deren Fachwissen zur Weiterentwicklung dieses Themas zu nutzen


Spezifischer Forschungsschwerpunkt:

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Datenvorverarbeitungstechniken: Methoden zur Bereinigung und Vorbereitung von Log- und Messdateien für die KI-Analyse

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KI-Modellentwicklung: Entwurf und Training von Machine-Learning-Modellen zur Analyse und Klassifizierung von Fehlern

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Merkmalsextraktion: Identifizierung wichtiger Merkmale aus Log-Dateien und Messdaten, die auf spezifische Fehler hinweisen

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Klassifizierung von Fehlern: Erstellung von Algorithmen zur Zuordnung identifizierter Fehler zu Schweregraden und den jeweiligen Teams/Themen

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Validierung und Test: Bewertung der Leistung der KI-Modelle unter Verwendung realer Daten aus Testdaten auf verschiedenen Testebenen (Software, System, Fahrzeug)

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Implementierungsstrategie: Vorschlag eines Frameworks zur Integration der KI-Modelle in bestehende Defect-Management-Workflows von Antriebssystemen


Die Tätigkeit kann ab Februar 2026 beginnen.

Einstellungsvoraussetzung ist die Betreuung des Promotionsvorhabens durch einen Hochschullehrenden. Die Auswahl einer entsprechenden Betreuungsperson obliegt dem Promovierenden.


Qualifikationen

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Sie verfügen über einen Master-Abschluss in Ingenieurwissenschaften, strategischem Design oder einem vergleichbaren technisch/wissenschaftlichen Bereich in Künstlicher Intelligenz, Machine Learning, Datenanalyse oder Informatik

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Sie arbeiten gerne im interdisziplinären Team, aber auch eigenständig, und möchten wissenschaftliche Arbeit mit praktischer Relevanz verbinden

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Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in agiler Organisationsentwicklung und ein hohes Verständnis für Softwareentwicklung, automotive Systemkenntnisse sowie Erfahrung mit LLM/GenAI-Technologien

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Sie können sich schnell in neue komplexe Themen einarbeiten und unbekannte Sachverhalte strukturiert angehen

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Sie zeichnen sich durch hohes Engagement und Eigeninitiative, wirtschaftliches und kundenorientiertes Denken und Handeln sowie eine hohe Affinität zu neuen Technologien aus

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Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

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Sicherer Umgang mit MS-Office

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Engagement und Teamfähigkeit

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Hands-on-Mentalität und Problemlösungsfähigkeiten

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Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise


Sie möchten Ihre Promotion in Zusammenarbeit mit Daimler machen? Wir bieten Ihnen ein internationales Experten-Netzwerk, Forschungsmaterialien, Arbeitseinblicke und persönliche Mentor*innen, die Ihnen zusätzlich zu Ihrer Fakultät als Ansprechpartner*in zur Seite stehen. Promovieren Sie an einer renommierten Hochschule mit der Unterstützung von Daimler als nicht-akademischen Partner – und nutzen Sie das Know-How eines weltweit agierenden Konzerns.

Zusätzliche Informationen:

Promovieren Sie im Mercedes-Benz Konzern! Profitieren Sie von unserem Know-how, einem internationalen Expertise-Netzwerk, Forschungsmaterialien, Arbeitseinblicken und einer persönlicher Betreuung durch Mentorinnen und Mentoren – zusätzlich zu Ihrer Hochschule.

Weiterführende Informationen finden Siehier .

Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben und Zeugnissen. Bitte vergessen Sie nicht, im Online-Formular Ihre Dokumente als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren und beachten Sie die maximale Dateigröße von 5 MB.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (sbv-standort@mercedes-benz.com) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess.

HR Services hilft Ihnen bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Sie erreichen uns per E-Mail übermyhrservice@mercedes-benz.comoder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).


Benefits


- Barriere­frei­heit
- Kantine, Café
- Kinder­betreuung
- Coaching
- Betriebs­arzt
- Mobilitäts­angebote
- Mit­arbeiter Events
- Mit­arbeiter­rabatte möglich
- Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
- Mit­arbeiter­handy möglich
- Essens­zulagen
- Gesund­heits­maß­nahmen
- Hybrides Arbeiten möglich
- Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
- Park­platz
- Gute An­bindung
- Flexible Arbeits­zeit möglich


Kontakt

Nico Fuchs
Email: nico.fuchs@mercedes-benz.com
Benz-Str. Tor 16
71063 Sindelfingen