Beschreibung

Tätigkeitsbereich: IT / Telekommunikation
Fachabteilung: Production Data & Analytics (PDA)
Gesellschaft: Mercedes-Benz AG
Standort: Böblingen
Startdatum: 03.11.2025
Veröffentlichungsdatum: 03.11.2025
Stellennummer: MER0003SO0
Arbeitszeit: part time


Aufgaben

In den Mercedes-Benz Werken setzen wir bereits eine Vielzahl von Data-Mining-, Process-Mining- und Machine-Learning-Methoden ein.

Nun möchten wir unser Innovationsfeld erweitern und ein internes Automatisierungstool auf Basis von Large Language Models (LLMs) aufbauen und weiterentwickeln. Dabei gilt es, unterschiedliche Datenquellen in eine Wissensdatenbank zu integrieren und per MCP-Protokoll zu automatisieren.

Ziel ist es, das interne Wissen nicht nur strukturiert bereitzustellen, sondern auch automatisierte Workflows zu ermöglichen.

Sie erwartet ein spannendes Umfeld, in dem Sie großes Gestaltungspotenzial haben.

Zu Ihren Aufgaben gehören:

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Entwicklung und Erweiterung eines LLM-basierten Automatisierungs-Frameworks zur Unterstützung unserer internen Prozesse

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Planung und Umsetzung von Teststrategien und -automatisierung, um eine hohe Qualität und Zuverlässigkeit des Tools sicherzustellen

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Anbindung verschiedener Tools und Schnittstellen (z.B. über MCP-Protokoll) zur automatisierten Extraktion, Aufbereitung und Bereitstellung von Daten

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Einsatz und Evaluierung von LLM-Frameworks wie Langchain, Langraph o.Ä. zur Orchestrierung komplexer Automatisierungsaufgaben

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Konzeption und Weiterentwicklung eines KI-basierten Wissensmanagement- und RAG-Systems

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Extraktion, semantische Indexierung und Vernetzung von Fachwissen aus vielfältigen Quellen in einer Vektordatenbank und Wissensgraphen, um kontextbasierte, präzise Antworten und Automatisierung auf Basis modernster Retrieval-Konzepte zu ermöglichen


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Implementierung von Entwurfsmustern und Best Practices in der Softwarearchitektur, um ein robustes und skalierbares System zu gewährleisten

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Performance-Optimierung und Skalierung Ihrer Algorithmen (z.B. mithilfe von Python, PySpark oder anderen verteilten Technologien)

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Selbstständige Recherche und Bewertung neuer KI-Verfahren und -Tools, um immer auf dem neuesten Stand der Technologie zu bleiben

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Dokumentation und Wissenstransfer im Team durch die Erstellung von Reports und interaktiven Dashboards


Die Tätigkeit kann ab November 2025 beginnen.


Qualifikationen

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Studium der Informatik, Mathematik, Softwareentwicklung, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs

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Großes Interesse an Künstlicher Intelligenz, insbesondere an Large Language Models und ihren praktischen Anwendungsmöglichkeiten

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Gute Programmierkenntnisse in objektorientierten Sprachen, idealerweise Python, und erste Erfahrungen mit Software-Entwurfsmustern

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Idealerweise erste Berührungspunkte mit Frameworks wie Langchain, Langraph oder ähnlichen KI-Toolkits sowie Grundkenntnisse zu Vektordatenbanken, Knowledge Graphs oder Wissensmanagement


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 beachten Sie die maximale Dateigröße von 5 MB.

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Siehier .

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (sbv-sindelfingen@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.com oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).


Benefits


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


Kontakt

Siegfried Bell
Email: siegfried.bell@mercedes-benz.com
Herrenberger Str. 110 Planquadrat
71034 Böblingen