Unser Kunde bietet Ihnen die Möglichkeit, als Werkstudent im Bereich Industrie 4.0 Teil eines interdisziplinären Teams zu werden, das die Zukunft der Produktion maßgeblich mitgestaltet. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit den Produktionsprozessen im Werk zusammen und übernehmen Verantwortung für den gesamten End-to-End-Prozess der Machine-Learning-Entwicklung. Zu Ihren Aufgaben gehört die Datenerfassung und -integration sowie die Entwicklung, das Training und die Testung von Machine-Learning-Modellen, die einen echten Mehrwert für die Fertigung bieten. Sie agieren als Schnittstelle zwischen der Produktion und der IT, unterstützen bei der Anbindung und Aufbereitung von Produktions- und Sensordaten und sind aktiv an der Dokumentation, den Tests und der Fehleranalyse beteiligt. Ihr Arbeitsumfeld ist geprägt von flexiblen Arbeitszeiten und einer attraktiven Vergütung. Zudem haben Sie die Möglichkeit, Ihre Thesis in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen zu schreiben und an einem Young Alumni Programm teilzunehmen, das Ihnen weitere Entwicklungsperspektiven nach Ihrem Studium eröffnet. Gesundheits- und Sportangebote sowie ein Betriebsrestaurant runden das Angebot ab.
Werkstudent Industrie 4.0 – Data Scientist (m/w/d)
Beschreibung
Anforderungen
Der ideale Kandidat ist ein eingeschriebener Student in einem MINT-Studiengang und sollte noch mindestens 12 Monate immatrikuliert sein. Ein gutes technisches Verständnis sowie ein interdisziplinäres Mindset sind erforderlich. Sie sollten Interesse an Fertigungsprozessen und industrieller Sensorik mitbringen. Kenntnisse im Bereich Machine Learning sind von Vorteil, idealerweise haben Sie bereits erste Projekte in Python umgesetzt. Praktische Erfahrungen mit Linux-basierten Systemen und ein grundlegendes Verständnis von virtuellen Maschinen sind ebenfalls wichtig. Wünschenswert sind Kenntnisse in PyTorch, Scikit-Learn, Pandas und SQL. Erfahrung mit WinCC sowie Kenntnisse im Siemens TIA Portal sind ein Plus. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Ihr Profil ab.