Student*in Masterarbeit Künstliche Intelligenz Frachtprognose

Daimler AG; Böblingen; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Automobilunternehmen in Böblingen sucht einen Studierenden für eine Masterarbeit. Diese beinhaltet den Aufbau und die Implementierung eines KI-gestützten Tools zur Prognose von Frachtvolumen und -kosten im internationalen Logistikprozess. Anforderungen sind ein Studiengang in Informatik oder Betriebswirtschaft sowie sichere Deutsch- und Englischkenntnisse.

Qualifikationen

• Studiengang Informatik, Betriebswirtschaft oder Vergleichbares ist Voraussetzung.
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift erforderlich.
• Engagement und Teamfähigkeit werden erwartet.

Aufgaben

• Erstellung eines KI-gestützten Tools zur Frachtprognose.
• Verstehen und Analysieren der relevanten Prozesse und Datenlage.
• Aufbau eines Tools zur Prognose des Frachtvolumens.

Kenntnisse

Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse

Engagement

Teamfähigkeit

Analytische Denkweise

Logistikkenntnisse

Ausbildung

Studiengang Informatik, Betriebswirtschaft oder Vergleichbares

Tools

MS-Office

Jobbeschreibung

Tasks

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 Mercedes-Benz Mobility AG bietet Finanzierung, Leasing, Fahrzeugabos und –miete, Flottenmanagement, digitale Services rund um Laden und Bezahlen, die Vermittlung von Versicherungen sowie innovative Mobilitätsdienstleistungen an.

Unsere Abteilung, die SC-WTO-C, ist gesamtheitlich verantwortlich für den logistischen Belieferungsprozess CKD ("Completely Knock Down") - also dem Versand von Fahrzeugbausätzen in diverse Auslandswerke. Unser Verantwortungsbereich umfasst hierbei nicht nur die operative Versorgung der CKD-Standorte weltweit mit Produktionsmaterialien, sondern auch die Projektierung neuer Geschäfte in der langen Lieferkette.

Getreu dem Motto "We Make Impossible Possible" verantworten wir als Team EX33 die Sonderbeschaffung und Luftfrachtabwicklung für unser weltweites CKD-Netzwerk.

Erstellung einer Masterarbeit mit dem Thema: Aufbau und Implementierung eines KI‑gestützten Tools zur Prognose des Frachtvolumens und der Frachtkosten.

Die Aufgabe dieser Masterthesis sind:

• Inhalt der vorangegangene Masterarbeit lesen und verstehen, sowie die relevanten Inhalte entnehmen
• Prozesse und -ketten des Teams EX33 und der Abteilung MO/SNL verstehen, um ein besseres Bild für die Aufgabe zu bekommen
• Datenlage, die wichtig für die Prognose durch die KI ist, analysieren und ggf. optimieren
• Ermittlung von möglichen kompatiblen Systemen von MB, um das Tool zu integrieren
• Aufbau eines Tools zur Prognose des Frachtvolumens und der Frachtkosten
• Darstellung der Änderungen im Prozess

Die Tätigkeit kann ab Januar 2026 beginnen.

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

Qualifications

• Studiengang Informatik, Betriebswirtschaft oder Vergleichbares
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Sicherer Umgang mit MS‑Office
• Engagement und Teamfähigkeit
• Analytische Denkweise und strategische Arbeitsweise
• Logistikkenntnisse

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.

HR Services 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).