Werkstudent*in Energy Efficiency - Datenanalyse und -management

apartmentFahrzeugbau/-zulieferer Karriere placeSindelfingen scheduleTeilzeit calendar_month 

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: MER00043XJ

Aufgaben

Im Team MB.OS-Energieeffizienz optimieren wir den Energiebedarf von 12V-Komponenten in allen Mercedes-Benz Fahrzeugen, um die Effizienz und Reichweite zu steigern. Wir führen Messungen an Fahrzeugen durch, erstellen Prognosen und Simulationen, und speichern die gewonnenen Daten in einer zentralen Datenbank.

Außerdem überwachen wir den elektrischen Verbrauch der Fahrzeuge und leisten damit einen wichtigen Beitrag zur Erreichung der CO2- und Reichweitenziele.

Schwerpunkte im Team sind die Gestaltung und Überwachung von Prozessen sowie die Planung, Durchführung und Auswertung von Energieverbrauchsmessungen an Fahrzeugen. Ziel ist es, den festgelegten Energieverbrauch im Rahmen von Zertifizierungen zuverlässig einzuhalten.

Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Dich zu:

  • Aufbereiten, Plausibilisieren von Verbrauchsmessungen
  • Analyse der Datenqualität in der Datenbank und bei Bedarf Entscheidung über Plausibilisierung der Werte durch Zusatzmessungen
  • Dokumentation von Abweichungen
  • Koordination der verschiedenen Fachbereiche zur Sicherstellung über Plausibilisierung der Energiewerte
  • Terminplanung und Moderation von Abstimmungsterminen bzgl. Messabweichungen von dokumentierten Werten mit den Bauteilverantwortlichen

Die Tätigkeit kann ab August 2026 beginnen.

Profil
  • Studiengang Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Mechatronik oder vergleichbarer Studiengang
  • Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Sicherer Umgang mit MS-Office
  • Engagement und Teamfähigkeit
  • Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise
  • Hohes Maß an Eigeninitiative, Selbständigkeit und Verantwortungsbewusstsein
  • Integrations- und Konfliktlösungskompetenz
  • Sicheres Auftreten und Durchsetzungsfähigkeit
  • Führerschein Klasse B von Vorteil

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).

Wir bieten
  • Essenszulagen
  • Mitarbeiterhandy möglich
  • Mitarbeiterrabatte möglich
  • Mitarbeiterbeteiligung möglich
  • Mitarbeiter Events
  • Coaching
  • Flexible Arbeitszeit möglich
  • Hybrides Arbeiten möglich
  • Gesundheitsmaßnahmen
  • Betriebliche Altersversorgung
  • Mobilitätsangebote
  • Parkplatz
  • Betriebsarzt
  • Gute Anbindung
  • Barrierefreiheit
  • Kinderbetreuung
  • Kantine, Café

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performance while operating under real-world constraints such as limited compute, energy efficiency, safety, and reliability.  •  In this PhD project, you will explore new approaches for creating the next generation of efficient autonomous decision-making...
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