Praktikant*in Interior Sensing

Descripción del puesto:

Aufgaben

Die Automobilindustrie steht vor einer neuen Ära der intelligenten Fahrzeuginnenräume, die nicht nur die Präsenz und Körpersprache der Insassen erkennen, sondern auch intuitiv auf deren Bedürfnisse reagieren. Bei Mercedes-Benz verfolgen wir die Vision eines solchen intelligenten Innenraums, der durch die Aktivierung passender Infotainment-, Komfort- und Sicherheitsfunktionen ein nahtloses und sicheres Fahrerlebnis bietet. Bereits heute sind erste Elemente dieser Vision in unseren Fahrzeugen erlebbar: von der Sekundenschlaferkennung über berührungslose Gestensteuerung und Profilauswahl mittels Gesichtserkennung bis hin zur Darstellung von dreidimensionalen Inhalten im Kombi- und Augmented-Reality Head-up Display. Diese Funktionen basieren auf präzisen Schätzungen von Körper- und Gesichtsmerkmalen und bieten eine solide Grundlage für die weitergehende Forschung und Entwicklung im Bereich der Innenraumsensierung.
Mit einem Fokus auf Innovation, Performance, Design und Wirtschaftlichkeit treiben wir unsere Projekte voran. Dank unserer internen Matrix-Organisation verbinden sich Experten aus Hardware-Entwicklung, Testing, Funktions- und Softwareentwicklung, um gemeinsam visionäre Ziele zu erreichen. Hierfür entwickeln wir KI-basierte Software sowie Sensorhardware und Steuergeräte. Nicht zuletzt definieren wir die Kundenfunktionen und prägen so das Nutzererlebnis unserer zukünftigen Fahrzeuggenerationen.
Wir sind auf der Suche nach einer engagierten Praktikantin oder einem engagierten Praktikanten zur Unterstützung unseres Entwicklungsteams. Ihre spezifischen Aufgaben werden dabei individuell nach Ihren persönlichen Fähigkeiten und Interessen zugeschnitten. Auch Quereinsteiger sind herzlich willkommen! Als ein agiles und hoch motiviertes Team gestalten wir die automobile Zukunft und freuen uns auf passionierte Studierende, die gemeinsam mit uns dieses Abenteuer erleben wollen.

Werden Sie Teil unserer Vision und unterstützen Sie uns aktiv bei der Bewältigung einzelner Aspekte der folgenden spannenden Herausforderungen, die den Datenfluss von der Generierung bis zur Modellnutzung optimieren:
* Aufbau und Erweiterung von Datengenerierungs- und -erfassungssystemen: Sie wirken mit bei der Konzeption und Implementierung von Lösungen zur effizienten Erzeugung von Rohdaten aus Fahrzeugsensoren sowie hochpräzisen Ground-Truth-Daten in einer Fahrzeug-/Simulator-Umgebung
* Entwicklung von Datenverarbeitungs- und Labeling-Workflows: Sie unterstützen bei der Gestaltung und Implementierung von Prozessen zur Vorverarbeitung, Annotation und Qualitätssicherung der gesammelten Daten, um diese für das Training von Machine-Learning Modellen vorzubereiten
* Analyse und Benchmarking von ML-Architekturen: Sie sichten und analysieren verschiedene existierende Datensätze und unterstützen bei der Implementierung und dem Testen vorgeschlagener Machine-Learning Architekturen - dabei helfen Sie, deren Performance zu bewerten und Optimierungspotenziale durch Benchmarking zu identifizieren
* Integration und Verarbeitung von Daten in der Cloud-Infrastruktur: Sie helfen bei der Anbindung der Datenspeicher an unsere proprietäre Cloud-Infrastruktur und der Entwicklung von Workflows zur Verarbeitung dieser Daten - dies umfasst das Schreiben von Data-Loadern und die Vorbereitung der Daten für das Training in unserer bestehenden Cloud-Umgebung. Auch die simple Visualisierung von Daten zur Analyse gehört dazu
* Unterstützung bei der Modellentwicklung und -bereitstellung: Sie tragen dazu bei, den Datenstream durch die gesamte Pipeline zu führen, von der Datenbereitstellung bis hin zur Unterstützung beim Training von ML-Modellen und deren Deployment in Containern
Die Tätigkeit kann ab April 2026 beginnen.

Qualifikationen

* Studiengang: Studium im technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich, etwa Informatik, Data Science & AI, Elektrotechnik, Mechatronik, Fahrzeugtechnik, Physik oder vergleichbar
* Programmierkenntnisse & Datenkompetenz: Fundierte Programmierkenntnisse in Python sind vorausgesetzt - Grundkenntnisse in Machine-Learning und Deep-Learning Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch) sowie Verständnis von Datenpipelines und Datenstrukturen sind wünschenswert
* Cloud- & Tool-Erfahrung: Erste Erfahrungen mit Versionskontrolle (Git), Containerisierung (Docker) und idealerweise CI/CD-Konzepten ist wünschenswert
* Systemverständnis: Grundlegendes Verständnis von Kamerasystemen und anderen Sensortechnologien im Automobilbereich sowie Interesse an Deep-Learning/ Maschinellem Lernen
* Sprachkenntnisse: Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
* Soft Skills: Ausgeprägte analytische und strategische Denkweise, hohe Eigeninitiative, Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
* Tools: Sicherer Umgang mit MS-Office Anwendungen (Outlook, Word, PowerPoint)

Zusätzliche Informationen:
Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, ggf. Pflichtpraktikumsnachweis 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 Sie hier.
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 über myhrservice@mercedes-benz.com oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr)