Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG gehört der Fahrzeughersteller zu den größten Anbietern von Premium- und Luxus-Pkw und Vans.
In der Konzernforschung & Mercedes-Benz Cars Entwicklung (RD) gestalten wir die Automobilgenerationen der Zukunft. Damit meinen wir innovative Produkte mit höchster Qualität und effiziente Entwicklungsprozesse.
Wir begleiten den Wandel bei Technologien, Produkten, Services und Dienstleistungen, unterstützt durch crossfunktionale Teams im Unternehmen. Im Center Drive Systems e-Drive sind wir im Rahmen des e-Drive Testings am Standort Sindelfingen für die e-Drive Entwicklung mit spezifischem Equipment & Infrastruktur zuständig.
Unser Produktentstehungsprozess stützt sich auf eine Vielzahl unabhängiger Tools zur Visualisierung von Testergebnissen. Um eine nahtlose Übergabe zwischen den verschiedenen Integrationsstufen zu gewährleisten – von einzelnen Komponenten bis zum Gesamtfahrzeug – sind jedoch oft manuelle Auswertungen und Interpretationen erforderlich.
Ziel dieser Masterarbeit ist die Konzeption und Realisierung einer intelligenten Cloud-Plattform, die durchgängige Transparenz im gesamten Testingprozess für die Marktfreigabe von Fahrzeugen schafft. Der Fokus liegt auf der Entwicklung einer cloudbasierten Big-Data-Anwendung unter Verwendung agiler Methoden (SCRUM) sowie der intelligenten Interpretation von Testergebnissen durch den Einsatz von KI-Technologien.
Ihre Aufgaben im Einzelnen:
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API-Integration: Erschließung bestehender Testing-Tools durch geeignete APIs zur Datenextraktion und -integration
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KI-Algorithmen: Entwicklung von Algorithmen zur automatisierten Auswertung von Testergebnissen unter Verwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI)
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Automatisierte Berichterstellung: Nutzung von KI-Techniken zur automatischen Generierung von Erprobungsberichten und zur Identifizierung von Mustern und Anomalien.
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Benutzerfreundliche UI: Entwicklung einer intuitiven User Interface (UI) in enger Zusammenarbeit mit Testmanagement und Projektleitung
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Internationale Zusammenarbeit: Aktive Zusammenarbeit mit internationalen Data-Engineering-Teams zur Integration von Datenquellen und zur Optimierung der KI-Modelle
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Anforderungsanalyse: Erarbeitung interner Anforderungen in fachübergreifenden Workshops und Ableitung von User Stories für die agile Entwicklung
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Agile Koordination: Koordination der agilen Entwicklungsprozesse mittels SCRUM
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Anomalieerkennung: Einführung von Machine-Learning-Prozessen zur Erkennung von Anomalien in den Testergebnissen mithilfe von KI-basierten Modellen
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Prädiktive Modelle: Erarbeitung von Datenmodellen für die prädiktive Erstellung von e-Drive-Tests unter Berücksichtigung von KI-basierten Vorhersagen
Die Tätigkeit kann ab September 2026 beginnen.
