Die Mercedes-Benz Group AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG gehört der Fahrzeughersteller zu den größten Anbietern von Premium- und Luxus-Pkw und Vans.

Die Cybersecurity unserer Fahrzeuge entscheidet darüber, ob softwaredefinierte Funktionen sicher in den Markt kommen und dort sicher bleiben. Der Bereich Car IT Security verantwortet die Fahrzeug-Cybersecurity über den gesamten Produktlebenszyklus – von der Bedrohungsanalyse und den Security-Anforderungen über die Absicherung von Steuergeräte-Software, Schlüsselmaterial und Update-Prozessen bis zur Nachweisführung gegenüber Regulatorik und Homologation. Ein wachsender Anteil dieser Arbeit besteht aus wissensintensiven, stark verteilten Aufgaben über Anforderungs-, Ticket- und Dokumentationssysteme hinweg – genau dort setzt diese Arbeit an.

Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:

• Analyse des Stands der Technik zu agentischer KI (LLM-basierte Agenten, Tool-Nutzung, Orchestrierung mehrerer Agenten, Retrieval auf Fachwissen) und Bewertung der Übertragbarkeit auf sicherheitskritische Engineering-Prozesse

• Entwicklung eines Bewertungsrahmens, der Aufgaben nach Eignung für agentische Unterstützung einordnet und dabei Kritikalität, Nachvollziehbarkeit und erforderliche menschliche Freigabepunkte berücksichtigt

• Konzeption einer Referenzarchitektur für einen agentischen Assistenten inklusive Anbindung an bestehende Werkzeugketten (Anforderungs- und Ticketsysteme, Code-Repositories, Wissensdatenbanken), Rechte- und Datenkonzept sowie Guardrails und Human-in-the-Loop-Gates

• Prototypische Umsetzung mindestens eines Use Cases in der bestehenden Werkzeuglandschaft und Erprobung an realen, freigegebenen Fachinhalten des Bereichs

• Quantitative und qualitative Evaluation des Prototyps (u. a. Ergebnisgüte, Reproduzierbarkeit, Bearbeitungszeit, Fehler- und Halluzinationsverhalten) im Vergleich zur heutigen manuellen Vorgehensweise

• Einordnung in den regulatorischen und normativen Rahmen (u. a. ISO/SAE 21434, UN ECE R155, EU AI Act, interne KI- und Informationssicherheitsvorgaben) und Ableitung von Anforderungen an einen verantwortbaren Betrieb

• Ableitung einer Handlungsempfehlung mit Skalierungspfad, Betriebsmodell und offenen Risiken sowie Präsentation der Ergebnisse im Fachbereich

Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.

Die Tätigkeit kann ab September 2026 beginnen.

• Studiengang Informatik, IT-Sicherheit, Elektrotechnik, Fahrzeugtechnik, Mechatronik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder Vergleichbares
• Grundkenntnisse in IT- bzw. Cybersecurity, idealerweise erste Berührungspunkte mit Automotive Security (ISO/SAE 21434, UN ECE R155) oder Embedded-Systemen
• Interesse an bzw. erste praktische Erfahrung mit generativer KI, Large Language Models, Prompting und Agenten- oder Automatisierungsframeworks
• Programmierkenntnisse, vorzugsweise Python, sowie sicherer Umgang mit gängigen Entwicklungs- und Kollaborationswerkzeugen
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift 
• Sicherer Umgang mit MS-Office
• Engagement und Teamfähigkeit
• Analytische Denkweise und strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie die Bereitschaft, sich in ein regulatorisch geprägtes Umfeld einzuarbeiten
   

Zusätzliche Informationen:

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

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien finden Sie hier.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen! Die Schwerbehindertenvertretung (sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com) unterstützt Sie gerne im Bewerbungsprozess.

People Solutions hilft Ihnen bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Sie erreichen uns per E-Mail über myhrservice@mercedes-benz.com oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).