Praktikant*in Future Digital Engineering – Schwerpunkt Datengetriebene CAE-Methoden

Die Mercedes-Benz AG ist ein Pionier in der Automobilbranche, der kontinuierlich nach technologischen Durchbrüchen strebt. Am Standort Sindelfingen beschäftigt sich das Team „Future Digital Engineering“ mit der Entwicklung neuartiger und innovativer CAE-Methoden für verschiedene Anwendungsbereiche der Fahrzeugentwicklung.

Im Rahmen des Praktikums wirken Sie an neuartigen Methoden für KI-gestützte Simulation mit. Im Fokus steht die Verbindung moderner Machine-Learning-Ansätze mit numerischen Simulationsverfahren, um CAE-Prozesse im Kontext der strukturellen Optimierung effizienter und intelligenter zu gestalten. Im Anschluss besteht die Möglichkeit, die praktischen Erfahrungen durch eine Masterthesis zu vertiefen.

Ihre Aufgaben

• Mitarbeit an der Entwicklung datengetriebener CAE-Methoden zur Vorhersage und Approximation von Simulationsergebnissen
• Aufbereitung, Analyse und Verarbeitung großer Simulationsdatensätze für Machine-Learning-Anwendungen
• Entwicklung, Training und Bewertung von KI- und Deep-Learning-basierten Surrogatmodellen für Finite-Elemente-Simulationen
• Entwicklung von Python- und PyTorch-basierten Workflows zur Automatisierung von Datenaufbereitung, Modelltraining und Validierung
• Integration moderner KI-Methoden in bestehende CAE- und Simulationsprozesse

Was wir bieten

• Mitarbeit an innovativen Forschungsprojekten im Bereich Engineering AI und Deep Learning
• Verbindung moderner Methoden aus Künstlicher Intelligenz und numerischer Simulation
• Einblick in aktuelle Forschung zu Physics-Informed Machine Learning und Surrogate-Modellierung
• Arbeit mit realen Simulationsdaten aus anspruchsvollen Engineering-Anwendungen
• Flexible Arbeitsgestaltung und Möglichkeit, eigene Forschungsideen einzubringen
• Zusammenarbeit mit Expertinnen und Experten aus CAE, Simulation, Machine Learning und Softwareentwicklung
• Ausbau von Kenntnissen in Deep Learning, PyTorch, FEM und datengetriebener Modellierung

Die Tätigkeit kann ab dem 1. Oktober 2026 beginnen.

Qualifikationen

• Masterstudium in Computational Mechanics, Simulation Science, Maschinenbau, Mathematik, Informatik, Künstlicher Intelligenz oder einem vergleichbaren Studiengang
• Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind von Vorteil
• Starkes Interesse an Deep Learning, Machine Learning und modernen KI-Verfahren im CAE-Umfeld
• Grundlegende Kenntnisse in Python; Erfahrungen mit PyTorch oder anderen Deep-Learning-Frameworks sind von Vorteil
• Interesse an der Entwicklung von KI-Modellen zur Vorhersage physikalischer Prozesse und Simulationsergebnisse
• Kenntnisse in numerischer Simulation, Finite-Elemente-Methode oder CAE-Anwendungen sind wünschenswert
• Erfahrungen mit LS-DYNA, HyperWorks, OptiStruct, Abaqus oder vergleichbaren CAE-Tools sind von Vorteil
• Analytische Denkweise, Eigeninitiative sowie eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise

Zusätzliche Informationen

Für die Online-Bewerbung werden Lebenslauf, Anschreiben, Zeugnisse, eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, gegebenenfalls ein Pflichtpraktikumsnachweis und ein Nachweis über die Regelstudienzeit benötigt.

Schwerbehinderte und gleichgestellte Bewerbende sind herzlich willkommen. Die Schwerbehindertenvertretung unterstützt Sie unter sbv-sindelfingen@mercedes-benz.com. Bei Fragen zum Bewerbungsprozess ist People Solutions unter myhrservice@mercedes-benz.com oder 0711/17-99000 erreichbar.