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: V000074366

Welche Aufgaben erwarten dich?

Als Doktorand (d/m/w/x) forschst und arbeitest du über 3 Jahre an der wissenschaftlichen Fundierung, Weiterentwicklung und Validierung des Konzepts AI FTE (AI Full‑Time Equivalent).
Ziel ist es, AI‑gestützte Effizienz- und Produktivitätsbeiträge im Software Engineering transparent, messbar und praktisch nutzbar zu machen.
AI FTE dient dabei als Berechnungs‑ und Transparenzkonzept zur Darstellung von Produktivitätsbeiträgen durch AI‑basierte, vollständig durch Menschen verantwortete Tools – nicht als Headcount‑Ersatz und nicht als Leistungs‑ oder Erfolgsgarantie.

Wie passt du in unser Team?

Bereit, durchzustarten? Wenn du uns mit nachweislich hervorragenden Deutsch- und Englischkenntnissen überzeugst und deine vollständigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Notenübersicht, Immatrikulationsbescheinigung sowie ggf. Aufenthaltsgenehmigung/Arbeitserlaubnis) vorliegen, bist du nur noch einen Klick von deiner Chance entfernt.

Kleiner Tipp: Bei der Flut an Top-Bewerbungen, die wir bekommen, ist eine lückenlose Bewerbung dein einziges Ticket ins Spiel. Ohne das komplette Paket geht's für dich leider nicht weiter – no exceptions!

Du bringst einen sehr guter Masterabschluss in (Wirtschafts‑)Informatik, Data Science, Software Engineering, Statistik, Mathematik, Industrial Engineering oder einem vergleichbaren Studiengang mit.
Du bringst ein starkes Interesse an empirischer Forschung, Metrik-Modellen und einer methodisch sauberen Validierung mit.
Dabei verfügst du über ein solides Verständnis von Software Engineering / SDLC und zeigst großes Interesse an KI-gestützter Produktivität (z.B. Copilots, agentische Workflows, moderne Entwickler-Toolchains).
In Datenanalyse und Modellierung (z.B. Python, R, Statistik, Visualisierung, reproduzierbare Auswertungen) verfügst du über sehr gute Fähigkeiten.
Deine hohe Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zwischen Engineering, Management, Finance und weiteren Stakeholdern zu vermitteln, zeichnen dich aus.
Idealerweise bringst du Erfahrungen mit Produktivitäts-, Effizienz- oder Qualitätsmetriken im Software- oder Technologieumfeld mit.
Auch Kenntnisse in Governance-, Prozess- oder Framework-Design sowie erste Berührungspunkte mit Angebots-, Delivery- oder Business-Partner-Modellen sind von Vorteil.
Wenn du zudem bereits Erfahrung in Wissensvermittlung, Enablement-Formaten, Workshops oder Community-Arbeit gesammelt hast, ist das ein großes Plus.

Hybrides Arbeiten möglich
Mitarbeiterhandy möglich
Gesundheitsmaßnahmen
Mitarbeiterrabatte möglich
Mitarbeiter Events
Essenszulagen
Lebenslanges Lernen
Mobilitätsangebote
Mitarbeiterbeteiligung möglich
Coaching
Betriebliche Altersversorgung
Flexible Arbeitszeit möglich
Parkplatz
Kantine, Café
Gute Anbindung
Barrierefreiheit

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