Werkstudent*in GenAI-Training und Modell-Workflows

Jobbeschreibung

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: MER0003O3R

Generative AI meets Design – dank neuester GenAI Lösungen (Image Generation, Video Generation, Research on 3D generation,..) verschmelzen Kreativbereiche und künstliche Intelligenz in rasanten Tempo. Um das Potential dieser Technologie für unsere internen Designprozesse
weiter auszubauen wirst Du verschiedene kommerzielle und OpenSource Lösungen anwenden und eigene AI Modelle trainieren.

Ob Diffusionsmodelle oder verwandte Architekturen: Dich erwarten 12 Monate hands-on AI-Training und Coding.

Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Dich zu

• Du sprichst Dich mit Designkolleg*innen ab, um ihre Designanforderungen zu verstehen und um bei Bedarf entsprechende Trainingsparameter abzuleiten
• Du bereitest Trainingsdaten auf und untersuchst bzw. bewertest vorab entsprechende Diffusion Checkpoint Modelle
• Du führst systematisch und wissenschaftlich GenAI Trainings und Fine-tuning durch, um ideale Trainings-Parameter zu bestimmen
• Verarbeitung von 2D- und 3D-Daten
• Du erstellst Workflows von Deinen Modellen, damit Diese von den Designern verwendet werden können
• Fine-Tuning, Workflows etc. werden von Dir schriftlich festgehalten (beispielsweise in Markdowns)

Die Werkstudententätigkeit kann ab August 2025 beginnen.

• Studium in einer naturwissenschaftlichen Fachrichtung (oder Informatik; Data Science o.Ä.) mit Fokus oder Erfahrungen im Bereich Deep Learning
• Coding Erfahrungen mit Python und einem der gängigen Machine Learning Libraries wie jax, pytorch, tensorflow oder der high-level API keras
• Idealerweise erste Erfahrungen im Bereich Generative AI - beispielsweise Variational Autoencoder, Generative Adversarial Networks oder Diffusion Modelle
• Erfahrung mit Vision Models und/ LLMs (wünschenswert)
• Erfahrung in Blender (Vorteil)
• Erste Erfahrungen von Lora Trainings im Rahmen von Stable Diffusion, Flux sind vorteilhaft
• Coding best practices und Bewusstsein für nachhaltigen Code und Dokumentationen
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Sicherer Umgang mit MS-Office
• Engagement und Teamfähigkeit
• Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise
  
  

Zusätzliche Informationen:

Ganz ohne Formalitäten geht es natürlich auch bei uns nicht. Bewirb Dich bitte ausschließlich online und füge Deiner Bewerbung einen Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktuellen Notenspiegel, relevante Zeugnisse, ggf. Pflichtpraktikumsnachweis und Nachweis über die Regelstudienzeit (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) bei und markiere im Online-Formular Deine Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung".

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien findest Du "hier".

Angehörige von Staaten außerhalb des europäischen Wirtschaftsraums schicken ggf. bitte ihre Aufenthalts-/Arbeitsgenehmigung mit.

Wir freuen uns insbesondere über Onlinebewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen. Bei Fragen kannst Du Dich unter [email protected] zudem an die Schwerbehindertenvertretung des Standorts wenden, die Dich gerne nach Deiner Bewerbung im weiteren Bewerbungsprozess unterstützt.

Bitte habe Verständnis dafür, dass wir keine Papierbewerbungen mehr entgegennehmen und es keinen Anspruch auf Rückversand gibt.

Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Dir gerne HR Services per Mail an [email protected] oder per Telefon: 0711/17-99000 (Montag bis Freitag zwischen 10-12 Uhr und 13-15 Uhr).

• 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

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