10 beste Stellen als learning development in tübingen – aktuell auf Personalsuche

Doktorand*in für Promotion "Autonomous Reality Capture for AI-native Digital Factory Twins"
Mercedes-Benz Group AG —Sindelfingen
- Online-Bewerbung
- Hybrides Arbeiten
- Doktorat
- Englisch
- Master
- Mitarbeiter-Rabatt
19 Std.
Internship IT Training @ IT Strategy & Transformation Management (m/f/d)
Hugo Boss —Metzingen
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Microsoft Office
- Wirtschaft
- Praktikum
13 Std.
Senior ASIC validation Engineer (m/f/d)
Advantest —Böblingen
- Informatik
- Datenanalyse
- Java
Senior ASIC post-silicon validation engineer (m/f/d)
Advantest —Böblingen
- Informatik
- Datenanalyse
- Java
Sales Stylist/Verkäufer (m/w/d) in Vollzeit
Levi Strauss & Co. —Sindelfingen
- Wochenendarbeit möglich
Direkt bewerben
(Senior) Big Data Engineer (m/f/d)
Lehmann + Pioneers Digital GmbH —Leinfelden-Echterdingen
- Azure
- Informatik
- Java
Verkäufer / Sales Stylist (m/w/d) in Teilzeit
Levi Strauss & Co. —Metzingen
- Teilzeit
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3 Tage
Verkäufer / Sales Stylist (m/w/d) in Vollzeit
Levi Strauss & Co. —Metzingen
- Wochenendarbeit möglich
Direkt bewerben
4 Tage
Sales Stylist/Verkäufer (m/w/d) in Teilzeit (20 Stunden)
Levi Strauss & Co. —Sindelfingen
- Teilzeit
Direkt bewerben
Sales Stylist / Stock Replenishment (m/w/d) auf geringfügiger Basis
Levi Strauss & Co. —Metzingen
- Teilzeit
Direkt bewerben
4 Tage

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Doktorand*in für Promotion "Autonomous Reality Capture for AI-native Digital Factory Twins"

Mercedes-Benz Group AG -
Sindelfingen

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Details zur Stelle

Vollzeit | Befristeter Vertrag
vor 19 Stunden

Leistungen

Betriebsarzt/Betriebsärztin
Firmenevents
Mitarbeiter-Rabatt
Verkehrsanbindung
Kinderbetreuung

Qualifikationen

TensorFlow
Doktorat
Englisch
Master
Künstliche Intelligenz
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Tätigkeitsbereich:Produktion

Fachabteilung:MO360 Digital Factory Twin

Gesellschaft:Mercedes-Benz AG

Standort:Mercedes-Benz Werk Sindelfingen, Sindelfingen

Startdatum:15.10.2026

Veröffentlichungsdatum:17.07.2026

Stellennummer:MER00045V7

Arbeitszeit:Vollzeit

Aufgaben

Die Dissertation ist im Bereich MO360 Digital Factory Twin bei Mercedes-Benz Manufacturing Engineering (MO/ET) angesiedelt. Unser Team gestaltet die digitale Transformation der Produktionsplanung und Fabrikentwicklung durch den Aufbau des Digital Factory Twin als zentrale Plattform für Planung, Analyse und Optimierung zukünftiger Produktionssysteme.

Eine zentrale Herausforderung für Digitale Zwillinge besteht darin, reale Fabrikumgebungen kontinuierlich, präzise und automatisiert zu erfassen. Trotz erheblicher Fortschritte in den Bereichen Computer Vision, Foundation Models und Generativer KI basiert die Aktualisierung industrieller Digital Twins heute noch häufig auf manuellen Prozessen oder punktuellen Vermessungen.

Für die Fabrik der Zukunft werden autonome Systeme benötigt, die Produktionsumgebungen selbstständig erfassen, Veränderungen erkennen und diese Informationen automatisch in digitale Modelle überführen. Hierzu eröffnen neue Technologien wie autonome Drohnen, mobile Roboter, Vision Language Models (VLMs), multimodale Foundation Models sowie moderne 3D-Rekonstruktionsverfahren völlig neue Möglichkeiten.

Die Promotion ist in aktuelle Forschungsaktivitäten innerhalb der ARENA2036 eingebettet und erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Mercedes-Benz Research and Development India (MBRDI). Gemeinsam erforschen Sie innovative Ansätze an der Schnittstelle von Robotik, Computer Vision und Generativer KI, um autonome Reality-Capture-Systeme und selbstaktualisierende Digitale Zwillinge für die Fabrik der Zukunft zu entwickeln.

Mögliche Forschungsfragen

(werden gemeinsam mit Universität und Mercedes-Benz konkretisiert)

Wie können autonome Drohnen und mobile Robotersysteme Produktionsumgebungen sicher und effizient erfassen?
Wie können Bild-, Video-, LiDAR- und Sensordaten automatisch zu konsistenten Digital Twins zusammengeführt werden?
Welche Potenziale bieten Vision Language Models (VLMs) und multimodale Foundation Models für das Verständnis industrieller Umgebungen?
Wie können Veränderungen in Fabriken automatisiert erkannt, klassifiziert und dokumentiert werden?
Welche Methoden ermöglichen die direkte Überführung von Reality-Capture-Daten in semantisch angereicherte 3D-Modelle?
Wie können Sicherheits-, Datenschutz- und Governance-Anforderungen für autonome Datenerfassungssysteme berücksichtigt werden?
Wie können autonome Erfassungssysteme nahtlos in industrielle Digital-Twin- und Metaverse-Plattformen integriert werden?

Erwarteter wissenschaftlicher Beitrag

Evaluation und Prototypische Umsetzung autonomer Reality Capture Methoden anhand realer Fabrikumgebungen von Mercedes-Benz
Kombination von Robotik, Computer Vision und Generativer KI zur automatisierten Erfassung und Interpretation von Produktionsbereichen
Wissenschaftliche Erkenntnisse für selbstaktualisierende Digitale Zwillinge
Ableitung konkreter Mehrwerte für Planung, Betrieb und Optimierung zukünftiger Produktionssysteme

Die finale Ausgestaltung des Promotionsthemas erfolgt in enger Abstimmung zwischen Ihnen, der Universität und Mercedes-Benz.

Die Tätigkeit kann ab Mitte Oktober 2026 beginnen.

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

Qualifikationen

Fachliche Voraussetzungen

Überdurchschnittlich abgeschlossenes Masterstudium in Informatik, Robotik, Elektrotechnik, Computer Engineering, Mechatronik, Data Science, Computational Engineering oder einem vergleichbaren Studiengang
Sehr gute Kenntnisse in Python
Erste Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder vergleichbaren Technologien
Erste praktische Erfahrung im Umgang mit Generativen KI-Modellen, Vision Language Models oder multimodalen Foundation Models
Interesse an den Bereichen autonome Systeme, Computer Vision, Robotik und Digitale Zwillinge

Wünschenswerte Kenntnisse

Digitale Zwillinge
Reality Capture Technologien
LiDAR- und Sensordatenverarbeitung
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Gaussian Splatting oder Neural Rendering
3D-Rekonstruktion
Computer Vision
Deep Learning
Robotik und autonome Navigation
NVIDIA Omniverse

Weitere Fähigkeiten

Fähigkeit, komplexe technische Fragestellungen wissenschaftlich zu abstrahieren
Ausgeprägte analytische und konzeptionelle Denkweise
Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
Begeisterung für Forschung an der Schnittstelle von KI, Robotik und industrieller Anwendung
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit

Zusätzliche Informationen:

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

Weiterführende Informationen findest Du hier.

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

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

HR Services hilft Dir bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Du erreichst 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

Kinderbetreuung

Parkplatz

Kantine, Café

Gute Anbindung

Barrierefreiheit

Betriebsarzt

KontaktMercedes-Benz AG

Bela-Barenyi-Str. 171063 SindelfingenDetails zum Standort

Stefan Zehm E-Mail: [email protected]

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(Senior) Big Data Engineer (m/f/d)

Verkäufer / Sales Stylist (m/w/d) in Teilzeit

Verkäufer / Sales Stylist (m/w/d) in Vollzeit

Sales Stylist/Verkäufer (m/w/d) in Teilzeit (20 Stunden)

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