Job Description
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: V000062494
Welche Aufgaben erwarten dich?
- Zu deinen Aufgaben gehören die Erstellung, Verfeinerung und das Management von Machine Learning Pipelines sowie Big-Data-Pipelines für Machine Learning Anwendungen.
- Du konfigurierst und managst Machine Learning Umgebungen in der Cloud.
- Explorative Analysen werden von dir konzipiert und durchgeführt, um Daten zu verstehen und nutzbar zu machen.
- Du unterstützt bei der Auswahl, Entwicklung und Integration von neuesten Technologien wie Generative AI und Deep Learning in aktiven Kundenprojekten.
- In einem agilen Produktentwicklungsteam arbeitest du mit erfahrenen Entwicklern aus unterschiedlichsten Disziplinen zusammen.
Wie passt du in unser Team?
- Du bist eingeschriebene*r Student*in der Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs.
- Fundierte Erfahrungen in der Softwareentwicklung mit Python sowie erste Erfahrungen mit Docker gehören zu dem Repertoire.
- Du hast bereits Kenntnisse in Machine Learning und erste Cloud-Erfahrungen mit Azure, Amazon Web Services und Kubernetes gesammelt.
- Erste Full Stack Entwicklungserfahrung inklusive Frontend konntest du bereits sammeln, ebenso wie Erfahrungen mit Machine Learning Umgebungen wie Databricks oder Azure Machine Learning.
- Hybrides Arbeiten möglich
- Mitarbeiterhandy möglich
- Gesundheitsmaßnahmen
- Mitarbeiterrabatte möglich
- Mitarbeiter Events
- Lebenslanges Lernen
- Mobilitätsangebote
- Mitarbeiterbeteiligung möglich
- Coaching
- Betriebliche Altersversorgung
- Flexible Arbeitszeit möglich
- Gute Anbindung
- Kantine, Café
- Parkplatz