Entwicklungsingenieur Software Bereich E/E Data Analytics (w/m/d)

Die Daimler AG ist eines der erfolgreichsten Automobilunternehmen der Welt. Mit der Mercedes-Benz AG, die die Geschäftsfelder Mercedes-Benz Cars und Mercedes-Benz Vans verantwortet, der Daimler Truck AG, in der die Geschäftsfelder Daimler Trucks und Daimler Buses zusammengefasst sind, und der Daimler Mobility AG gehört der Fahrzeughersteller zu den größten Anbietern von Premium-Pkw und ist der größte weltweit aufgestellte Nutzfahrzeug-Hersteller.

In der Konzernforschung & Entwicklung Mercedes-Benz Cars (RD) gestalten wir die Automobilgenerationen der Zukunft. Wir entwickeln mit agilen Softwareentwicklungsprozessen auf Basis des MB.OS (Mercedes-Benz Operating System) schon heute die Innovationen, die unsere Technologieführerschaft auch zukünftig sichern werden.

Unser Bereich verantwortet im MB.OS die EE-Integration der Software und Komponenten zu kundenerlebbaren Systemen des Gesamtfahrzeugs. In unserer Abteilung entwickeln wir die Werkzeuge für eine durchgängig digitale und automatisierte Test-, Integrations- und Absicherungslandschaft entlang der CI/CD –Pipeline und nutzen dazu unter anderem cloudbasierte Datenanalyseverfahren zur stetigen Steigerung unsere Transparenz/Effizienz und Produktqualität. Mit aktuellen Softwaretechnologien und DevOps- Prinzipien erreichen wir eine beträchtliche Reduktion der Zyklus- und Turnaround-Zeiten des Gesamtintegrationsprozesses.

Besonderer Fokus liegt dabei auf Testautomatisierung und durchgängiger Analysefähigkeit – vom einzelnen SW-Modul innerhalb einer ECU entlang der funktionalen Wirkketten bis hin zum Gesamtfahrzeug. Hier haben wir hochinnovative Systeme geschaffen, die wir jetzt mit Ihrer Hilfe auf das Gesamtfahrzeug skalieren wollen.

Unsere Device-Cloud ermöglicht schon heute die vollautomatisierte Nutzung verschiedener ECUs in CI/CD Prozessen und erlaubt es Entwicklern, Testern & Integratoren von jedem beliebigen Standort aus mit echter HW remote zu arbeiten. Ergänzend dazu haben wir eine cloudbasierte Analyselösung geschaffen, die Telemetrie Daten von ECUs und Systemen unserer Testplattformen aggregiert und darauf komplexe Auswertungen auf großen Datenmengen ermöglicht.

Unser neues Team „Remote Device Analytics“ besteht im Ziel aus 8 innovativen und hochmotivierten Kollegen und Kolleginnen die gemeinsam mit Dir unsere ambitionierten Ziele umsetzen wollen. Wir legen Wert darauf, auf Augenhöhe, direkt und regelmäßig miteinander zu kommunizieren, ob aus dem Home-Office oder vor Ort in unserem neuen „Electric Software Hub“. Wir achten darauf uns kontinuierlich zu verbessern und manuelle Schritte zur reduzieren, wo immer es geht. Dabei ist es uns wichtig neue Wege zu gehen und aktuelle Vorgehensweisen in Frage zu stellen. Wir arbeiten crossfunktional über Organisations- und Landesgrenzen hinweg.

Dein technisches Verständnis passt zu einem der ausgeschriebenen Profile und Du willst Dich uns anschließen, die digitale Transformation bei DAIMLER mitzugestalten, dann komm nach Sindelfingen und werde Teil unseres Teams. Lass uns gemeinsam die Innovationen von morgen „in Serie bringen“!


Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:

• Datenpotentiale in der E/E System-/Komponentenentwicklung und -integration identifizieren und Datenprodukten entwickeln, die messbare zur Verbesserungen der Qualität, Zuverlässigkeit und des Reifegrads unseren Kundenfunktionen beitragen
  
• Existierende Datenquellen miteinander verknüpfen, allgemein zugänglich und effizient nutzbar machen (E2E von der Datenbereitstellung und Konvertierung über die Analyse bis zur Auswertung und Ergebnis-Darstellung)
  
• Analysemethoden und anwendungsspezifische Analysen eigenständig oder als Auftrag implementieren, anpassen, erproben, standardisieren und dokumentieren
  
• Die datengetriebene Entwicklung der EE entlang unseres CI/CD Prozesses (24h Journey) mit Datenprodukten verbessern und diese im arbeitsalltag der Stakeholder verankern
  
• Teilen von Expertenwissen und Best Practice im Team, an den Schnittstellen im Center und bei unseren Stakeholdern entlang der kompletten E2E Wirkkette
  
• Spezifizieren von technischen Anforderungen und Vertreten der E/E Data Analytics Interessen an relevanten Schnittstellen (z.B. zur Data Platform, unseren Fachbereichen und der Daimler IT)
  
• Die neuesten Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, speziell aus dem Bereich des maschinellen Lernens auf Entwicklungsdaten verproben (POC) und bei der Entwicklung von softwarebasierten Datenprodukten im Alltag zum Einsatz bringen
  
• Neben der Entwicklung von end-to-end Datenprodukten, musst Du jene auch operativ in einer professionellen IT-Infrastruktur, v.a. in der Cloud, zuverlässig betreiben können

Idealerweise qualifizieren Sie sich für diesen Job mit:

• Abgeschlossener Hochschulabschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einer verwandten Naturwissenschaft. Eine Promotion ist willkommen jedoch nicht gefordert
  
• Mehrjährige Erfahrungen als Machine Learning Engineer, Data Scientist oder Data Engineer
  
• Hervorragende Programmierkenntnisse in Python. Expertise in einer weiteren Programmiersprache wie z.B. C, C++, Java oder R ist erwünscht jedoch nicht gefordert
  
• Nachhaltige Erfahrung mit Best Practices der Softwareentwicklung, spezifisch mit Versionierungstools wie git und angeschlossenem GitHub
  
• Einschlägige Erfahrung mit den Werkzeugen des maschinellen Lernens wie z.B. scikit-learn, XGBoost, Tensorflow, PyTorch, OpenCV und MLFlow
  
• Einschlägige Erfahrung mit Datenbanken und verteilten Dateisystemen wie z.B. SQL (und Derivate), Hadoop HDFS, Pandas, Spark, Dask, Data -und Delta-Lakes
  
• Softwareoperationalisierung auf Plattformen wie Dataiku DSS oder Container-basierten Mikroservicearchitekturen z.B. mit Hilfe von Docker und Kubernetes
  
• Einschlägige Erfahrung mit Microsoft Azure Cloud Services, speziell mit ADF, DSVMs, Databricks, AKS, AML und ADLS
  
• Exzellente analytische Fähigkeiten sowie ein selbstständiges, strukturiertes und zielgerichtetes Vorgehen
  
• Verhandlungssicheres Englisch und Erfahrungen im Umgang mit externen Partnern
  
• Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie interkulturelle Kompetenz
  
• Erfahrungen im Umgang mit komplexen IT-/SW-Produkten sowie agilen und stark verteilten SW-Entwicklungsteams. Flexibilität und Konsistenz bzgl. Sprint-Taktung und Regelmeetings
  
• Kenntnisse über Automotive Embedded SW-Development sowie Erfahrungen im Bereich EE Systemintegration; EE-Architektur/Vernetzung sind von Vorteil