Werkstudententätigkeit Im Bereich - Sindelfingen, Deutschland - Mercedes-Benz AG

Mercedes-Benz AG

Geprüftes Unternehmen

Sindelfingen, Deutschland

vor 2 Wochen

Geschrieben von:

Lena Wagner

beBee Recruiter

Beschreibung

**Aufgaben**:
Unsere Lead in Car Software Strategie ist entscheidend für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit von Mercedes-Benz. Beispielsweise werden wir unseren Kundinnen und Kunden ein individuelles Fahrerlebnis durch die Fahrstilklassifzierung ermöglichen, welches das Fahrverhalten analysiert und anschließend ein passendes Fahrprogramm empfiehlt. Hier können sie praktische Erfahrung in der KI- und Softwareentwicklung sammeln.
In der Konzernforschung & Mercedes Benz Cars Entwicklung (RD) gestalten wir die Automobilgeneration der Zukunft. In unserem Team werden SW-Plattformen für zukünftige Antriebssysteme aller Baureihen entwickelt (Hybrid
- und E-Antriebe). Im Sinne von MBOS (Mercedes-Benz Operating System) implementieren wir die SW auf verschiedenen Plattformen, von Embedded SW für mechatronische Systeme, über SW für Zentralrechner im Fahrzeug, bis hin zur Cloud und App-Entwicklung.

Container halten immer mehr Einzug in die Softwareentwicklung. Zeitgleich werden immer häufiger KI-Anwendungen eingesetzt. Auf der einen Seite werden Anwendungen durch die Containerisierung virtualisiert, wodurch Anwendungen von der Hardware abstrahiert werden können. Auf der anderen Seite sind KI-Anwendungen ressourcenhungrig, wodurch eine Hardware Abhängigkeit entsteht. Im Rahmen dieser Masterarbeit soll der Einfluss der Containerisierung auf KI-Anwendungen untersucht werden.

**Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu**:

- Einarbeitung in die theoretischen Konzepte der Containerisierung am Beispiel von Docker
- Definition von KPIs für KI-Anwendungen unter Berücksichtigung einschlägiger Literatur
- Untersuchung und Bewertung von KI-Anwendungen in Containern und außerhalb von Containern bzw. auf der nativen Hardware

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

- Studiengang im Bereich Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau oder einem vergleichbaren Studiengang
- Praktische Erfahrungen mit mindestens einer Programmiersprache: C/C++, Go, Java, Python
- Wünschenswert sind Erfahrungen mit einem der gängigen Machine Learning Frameworks wie Tensorflow/Keras, PyTorch oder einem vergleichbaren Framework
- Praktische Erfahrungen in der Containerisierung mit Docker, PodMan oder einer vergleichbaren Plattform

**Zusätzliche Informationen**:
Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht.
- **Daher bitten wir Sie, sich ausschließlich online zu bewerben und Ihrer Bewerbung einen Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktueller Notenspiegel, relevante Zeugnisse, ggf. Pflichtpraktikumsnachweis und Nachweis über die Regelstudienzeit (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) beizufügen sowie im Online-Formular Ihre Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung" zu markieren.**

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie hier.
- Angehörige von Staaten außerhalb des europäischen Wirtschaftsraums schicken ggf. bitte ihre Aufenthalts-/Arbeitsgenehmigung mit.
- Wir freuen uns insbesondere über Onlinebewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen. Bei Fragen können Sie sich unter- Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen mehr entgegennehmen und es keinen Anspruch auf Rückversand gibt.