Werkstudent*in Prozessoptimierung und Einsatz von KI im Beschaffungsmanagement

Job Description

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: MER00043WI

Als Teil der Forschung und Entwicklung bei Mercedes-Benz stellen wir mit unserem Team die Versorgung unserer Entwicklungsbereiche mit Dienstleistungen, Gütern und Prototypwerkzeugen sicher, die im Rahmen der Fahrzeugentwicklung benötigt werden. Im Zuge der Digitalisierung überarbeiten wir aktuell unsere Prozesse und IT-Tools, um die Bedürfnisse unserer Kunden schneller und effizienter bedienen zu können. Wir suchen Dich als eine*n engagierte*n KI-Ingenieur*in, der/die uns im operativen Beschaffungsmanagement unterstützt und mit seiner wertvollen Expertise und Erfahrung, maßgeblich an der Identifikation und Gestaltung von KI-Lösungen / KI-Elementen, die uns im Tagesgeschäft unterstützen können, mitwirkt.

Deine Aufgaben:

• Operative Unterstützung im Tagesgeschäft des Beschaffungsmanagements (Bestellabwicklung von Dienstleistungen, Gütern und Prototypwerkzeugen)
• Analyse bestehender Beschaffungsprozesse und Identifikation von Optimierungspotenzialen und deren Umsetzung
• Erkennung und Bewertung von Einsatzmöglichkeiten für KI-Lösungen im Beschaffungsmanagement
• Mitwirkung bei der Konzeption und ggf. prototypischen Umsetzung von KI-basierten Anwendungen (z. B. Automatisierung, Prognosen, Entscheidungsunterstützung)
• Unterstützung bei der Auswertung von Daten sowie Aufbereitung von Ergebnissen für interne Stakeholder
• Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und ggf. externen Partnern

Die Tätigkeit kann ab August 2026 beginnen.

• Laufendes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs vorzugsweise mit Schwerpunkt Künstliche Intelligenz, Data Science oder Machine Learning
• Grundverständnis für betriebswirtschaftliche Prozesse, idealerweise im Einkauf oder Supply Chain Management
• Sicherer Umgang mit Microsoft Office
• Grundkenntnisse in SAP sind ein Pluspunkt
• Interesse daran, theoretisches Wissen in die Praxis zu übertragen und konkrete Lösungen zu entwickeln
• Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python und praktische Kenntnisse in den Bereichen KI, Machine Learning oder Datenanalyse
• Erfahrung oder ein gutes theoretisches Verständnis von N8N wäre wünschenswert
• Analytisches Denkvermögen sowie eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Proaktive und neugierige Denkweise
• Fähigkeit, effektiv im Team zu arbeiten
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse

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).

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