Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze bei der Datenauswertung und nutze KI-Methoden zur Analyse großer Datenmengen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich E/E Architektur und System Engineering.
- Vorteile: Spannende Einblicke in Technik, Hands-on-Erfahrung und agile Projektsteuerung.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, ab August 2026 zu starten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und arbeite an zukunftsweisenden Data Analytics Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Grundkenntnisse in Python und Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Vollzeit gesucht für den Einsatzort 71063 Sindelfingen.
Aufgaben:
- Im Bereich E/E Architektur‑und System Engineering verantworten wir die baureihenübergreifende Diagnosesoftware zur Prüfung und Inbetriebnahme von elektronischen Steuergeräten und Systemen.
- Die dazugehörigen Verfahren werden gemeinsam mit der Fahrzeugentwicklung erstellt und in den Produktionswerken weltweit betreut.
- Während des kompletten Lebenszyklus eines Prüf‑ oder Inbetriebnahmeverfahrens fallen große Datenmengen an, die für die kontinuierliche Verbesserung genutzt werden können.
- In Deiner Werkstudententätigkeit unterstützt Du bei der Datenauswertung – von der Datenaufbereitung über die Analyse bis zur Visualisierung.
- Der Fokus liegt dabei auf der Nutzung KI‑gestützter Methoden in einer Programmierumgebung (z. B. Python).
- Du bekommst spannende technische Einblicke in die einzelnen Steuergeräte und in die Produktion und sammelst gleichzeitig Hands‑on‑Erfahrung im Bereich Data Analytics und agiler Projektsteuerung.
Herausforderungen:
- Erfassung und Strukturierung von Anforderungen für Datenanalysen.
- Datenaufbereitung, -analyse und -interpretation großer Datenmengen.
- Entwicklung und Umsetzung von Analyse‑ und Visualisierungskonzepten in einer Programmierumgebung (z. B. Python, Jupyter).
- Einsatz von KI‑gestützten Ansätzen zur Unterstützung der Datenanalyse.
- Umsetzung von Prototypen (PoC) für datengetriebene Lösungen.
- Weiterentwicklung und Professionalisierung bestehender Analyseansätze.
Die Tätigkeit kann ab August 2026 beginnen.
Qualifikationen:
- Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mechatronik oder vergleichbare technische Studiengänge mit Interesse an Data Science.
- Grundkenntnisse in der Verarbeitung und Analyse von Daten (idealerweise mit Python).
- Erste Erfahrungen mit Programmierumgebungen zur Datenanalyse (z. B. Jupyter Notebook, VS Code).
- Grundverständnis für Datenvisualisierung und analytische Methoden.
- Sicherer Umgang mit MS Office.
- Sichere Deutsch‑ und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Ausgeprägte Team‑ und Kommunikationsfähigkeit.
- Analytische Denkweise und strukturierte Arbeitsweise.
Wir freuen uns auf Deine Online‑Bewerbung mit Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnissen, aktueller Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters und Nachweis über die Regelstudienzeit. Bitte markiere Deine Dokumente als “relevant für diese Bewerbung” und beachte die maximale Dateigröße von 5 MB.
Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung unterstützt Dich gerne im Bewerbungsprozess.
E‑Mails für allgemeine Fragen: e‑
Werkstudent*in (Data Analytics / KI - Analyse von Kommunikationsdaten in Diagnoseprozessen) Arbeitgeber: Mercedes-Benz Group
Die Mercedes-Benz Group AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein duales Studium im Bereich Sustainable Management in Business bietet. In Stuttgart profitieren Sie von einer inspirierenden Arbeitskultur, die Innovation und Nachhaltigkeit fördert, sowie von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten durch internationale Praktika und enge Zusammenarbeit mit der DHBW Mosbach. Hier haben Sie die Chance, nicht nur akademisches Wissen zu erwerben, sondern auch aktiv an der Gestaltung nachhaltiger Geschäftsmodelle mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Werkstudent*in (Data Analytics / KI - Analyse von Kommunikationsdaten in Diagnoseprozessen) erhalten könntest
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei Mercedes-Benz Group aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent*in (Data Analytics / KI - Analyse von Kommunikationsdaten in Diagnoseprozessen) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei Mercedes-Benz Group als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mercedes-Benz Group vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
