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Werkstudent*in Projektleitung eDrive Large-Cars für KI-Themen

Werkstudent*in Projektleitung eDrive Large-Cars für KI-Themen

Mercedes-Benz AG
locationSindelfingen, Deutschland
ErschienenErschienen: Gestern
Machine Learning / KI
Werkstudent

Life is always about becoming… Im Leben geht es darum, sich auf eine Reise zu begeben, um die beste Version unseres zukünftigen Selbst zu werden. Während wir Neues entdecken, stellen wir uns Herausforderungen, meistern sie und wachsen über uns hinaus.
Bewerben Sie sich bei Mercedes-Benz und finden Sie den Aufgabenbereich, in dem Sie Ihre Talente individuell entfalten können. Dabei werden Sie von visionären Kolleginnen und Kollegen unterstützt, die Ihren Pioniergeist teilen. Bei uns einzusteigen bedeutet, Teil eines globalen Teams zu werden, dessen Ziel es ist, die begehrenswertesten Automobile der Welt zu bauen. Together for excellence.
Stellennummer: MER0003YMU

Bist Du angesteckt von den EQ-Produktinnovationen bei Mercedes-Benz?
Willst Du in dem spannenden Bereich der Elektromobilität mitarbeiten und Deinen Beitrag zur Mobilität der Zukunft leisten?
In der Projektleitung eDrive Large Cars steuern wir bereichsübergreifend alle e-Drive-Entwicklungsaktivitäten der Mercedes-Benz Electric Architecture.
Unsere Arbeit im Team ist stark geprägt vom Teamspirit, einem hohen Maß an Selbständigkeit und Eigenverantwortung sowie Einsatzbereitschaft und Themenvielfalt. Unsere tägliche Arbeit im Projektmanagement umfasst technische Lösungsfindung, Terminplankoordination und Reifegradsteuerung über die einzelnen Entwicklungsphasen hinweg.

Was Dich erwartet:

  • Einblicke in die Entwicklungsprozesse des e-Drives und seiner Komponenten in einem Konzern

  • Verantwortung für vielfältige und spannende Aufgaben

  • Ein starker Teamspirit, basierend auf ehrlichem Feedback und dem Mut, Neues auszuprobieren

  • Bei uns findest Du zahlreiche Möglichkeiten und Chancen für Deine persönliche Weiterentwicklung

  • Networking mit diversen Student*innen der Mercedes-Benz AG

Deine Aufgaben umfassen:

  • Unterstützung der eDrive Auslegung mit KI-Tools und -Methodiken

  • Weiterentwicklung Datenpipeline und Toolchain für KI-Analyse von vorhandener Datenquellen

  • Unterstützung des Projektleitungsteams im Alltag mit KI-Tools für Effizienzoptimierung

  • Mitarbeit in strategischen und technisch interdisziplinären Projektteams

  • Mitarbeit bei der Planung und Organisation von Workshops

Die Tätigkeit kann ab 15.03.2026 beginnen.


  • Studiengang im Bereich Künstliche Intelligenz, Data Science Engineering, Mechatronik, Informatik, Fahrzeugtechnik o.ä.

  • Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

  • Sicherer Umgang mit MS-Office

  • Gutes Verständnis in den Bereichen Data-Analytics, Machine-Learning, Algorithmus-Entwicklung sowie Grundkenntnisse in Elektromobilität

  • Hohe Eigeninitiative und Engagement, analytische Denkweise, strategische Arbeitsweise, gute Auffassungsgabe für die Einarbeitung in komplexe Themen, Zuverlässigkeit, Kommunikations- und Teamfähigkeit

Zusätzliche Informationen:

Wir freuen uns auf Deine Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte vergesse nicht im Online-Formular Deine Dokumente als \"relevant für diese Bewerbung\" zu markieren und beachte die maximale Dateigröße von 5 MB.

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien findest Du hier.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (SBV-Sindelfingen@mercedes-benz.com) unterstützt Dich gerne im Bewerbungsprozess.

HR Services hilft Dir bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Du erreichst uns per E-Mail über myhrservice@mercedes-benz.com oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).


  • Essens­zulagen
  • Mit­arbeiter­handy möglich
  • Mit­arbeiter­rabatte möglich
  • Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
  • Mit­arbeiter Events
  • Coaching
  • Flexible Arbeits­zeit möglich
  • Hybrides Arbeiten möglich
  • Gesund­heits­maß­nahmen
  • Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
  • Mobilitäts­angebote
  • Kantine, Café
  • Betriebs­arzt
  • Kinder­betreuung
  • Park­platz
  • Gute An­bindung
  • Barriere­frei­heit

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