{"id":62604,"title":"Werkstudent*in ADAS EE-Inbetriebnahme Fahrwerk","company":"Mercedes-Benz Group AG","city":"Sindelfingen","region":"Baden-Württemberg","location":"71063 Sindelfingen","work_model":"hybrid","employment_type":"werkstudent","employment":["werkstudent"],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-10-07T00:00:00+00:00","tools":["Python"],"seniority":"junior","years_experience_min":null,"german_requirement":"required","german_level":"C1","english_requirement":"required","english_level":"C1","team_language":"unknown","confidence":0.9,"method":"rules","language_badge":"German required (C1)","language_evidence":"Sehr gute Deutschkenntnisse im technischen und umgangssprachlichen Umfeld (mind. 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Ein Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Fahrzeug- und Sensordaten sowie der Entwicklung und Validierung neuer Verfahren zur Bestimmung und Überwachung der Fahrzeuglage. Dabei verbinden wir praktische Fahrzeugerprobung mit datengetriebener Entwicklung und Programmierung.\n\nDiese Herausforderungen kommen u. a. auf Dich zu:\n\n- Entwicklung und Absicherung neuer Verfahren zur Kalibrierung und Überwachung der Fahrzeugniveaulage\n- Analyse und Auswertung von Fahrwerks-, Beschleunigungs-, Radar-, Kamera- und LiDAR-Daten mit Python\n- Durchführung, Auswertung und Dokumentation von Versuchsfahrten sowie Datenerhebungen (Data Collections)\n- Entwicklung von Algorithmen und Key Performance Indicators (KPIs) zur Bewertung der Kalibriergüte\n\nDie Tätigkeit kann ab Dezember 2026 beginnen.\n\nQualifikationen\n\n-\nStudiengang im Bereich Mechatronik, Fahrzeugtechnik, Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren technischen Bereich\n\n-\nSehr gute Deutschkenntnisse im technischen und umgangssprachlichen Umfeld (mind. C1) sowie gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift\n\n-\nSicherer Umgang mit MS Office\n\n-\nGute Programmierkenntnisse in Python\n\n-\nGute Kenntnisse in Mathematik, insbesondere in den Bereichen Vektorgeometrie, Statistik und Datenanalyse\n\n-\nAnalytische Denkweise sowie eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise\n\n-\nInteresse an Fahrwerkssystemen, Fahrdynamik, Sensorik und datengetriebener Entwicklung\n\n-\nKenntnisse in der Auswertung von Messdaten und der Entwicklung von Algorithmen sind von Vorteil\n\n-\nErfahrungen mit Kamera-, LiDAR-, Radar- oder inertialen Sensorsystemen sind wünschenswert\n\n-\nIdealerweise erste Erfahrungen in der Verfahrensentwicklung sowie in der Verifikation und Validierung technischer Systeme\n\n-\nKenntnisse statistischer Bewertungsverfahren und Grundkenntnisse im Bereich Fahrzeugtechnik sind von Vorteil\n\nZusätzliche Informationen:\n\nWir freuen uns auf Deine Online-Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte vergiss nicht im Online-Formular Deine Dokumente als \"relevant für diese Bewerbung\" zu markieren und beachte die maximale Dateigröße von 5 MB.\n\nWeiterführende Informationen zu den Einstellkriterien findest Duhier .\n\nSchwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung ([entfernt]) unterstützt Dich gerne im Bewerbungsprozess.\n\nPeople Solutions hilft Dir bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Du erreichst uns per E-Mail [entfernt] telefonisch unter [entfernt] (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).\n\nBenefits\n\n- Barriere­frei­heit\n- Kantine, Café\n- Kinder­betreuung\n- Coaching\n- Betriebs­arzt\n- Mobilitäts­angebote\n- Mit­arbeiter Events\n- Mit­arbeiter­rabatte möglich\n- Mit­arbeiter­beteili­gung möglich\n- Mit­arbeiter­handy möglich\n- Essens­zulagen\n- Gesund­heits­maß­nahmen\n- Hybrides Arbeiten möglich\n- Betrieb­liche Alters­ver­sorgung\n- Park­platz\n- Gute An­bindung\n- Flexible Arbeits­zeit möglich\n\nKontakt\n\nRafael Schmid\nEmail: [entfernt]\n\nBenz-Str Tor 7\n71063 Sindelfingen","responsibilities_text":"Unser Fachbereich beschäftigt sich mit der Entwicklung, Inbetriebnahme und Absicherung moderner Fahrwerks- und Sensorsysteme im Fahrzeug. Ein Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Fahrzeug- und Sensordaten sowie der Entwicklung und Validierung neuer Verfahren zur Bestimmung und Überwachung der Fahrzeuglage. 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