Generative AI meets Design – dank neuester GenAI Lösungen wie Stable Diffusion verschmelzen Kreativbereiche und künstliche Intelligenz im rasanten Tempo. 
Um das Potential dieser Technologie für unsere internen Designprozesse zu bewerten, wirst Du Open Source Lösungen anwenden und eigene AI-Modelle trainieren. Ob Diffusionsmodelle oder verwandte Architekturen: Dich erwarten 6 Monate hands-on AI-Training und Coding

Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Dich zu:

• Du sprichst Dich mit Designkolleginnen und -kollegen 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

• 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 Tätigkeit kann ab August 2026 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

• Erste Erfahrungen von Lora Trainings im Rahmen von Stable Diffusion 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:

Wir 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.

Weiterführende Informationen zu den Einstellkriterien findest Du hier.

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

HR Services hilft Dir bei Fragen zum Bewerbungsprozess gerne weiter. Du erreichst uns per E-Mail über myhrservice@mercedes-benz.com oder telefonisch unter 0711/17-99000 (Mo-Fr 10-12 Uhr & 13-15 Uhr).