Time-Series AI & Domain Adaptation Intern (Hybrid)

ABB Schweiz AG; Baden; Hybrid; CHF 13,000 - 20,000; Full time

Job summary

ABB Schweiz AG in Baden-Dättwil, Aargau, Schweiz, sucht engagierte Talente für ein Forschungspraktikum in Data Science mit Fokus auf Zeitreihen und KI. Sie arbeiten im hybriden Modell, unterstützen Messungen im Labor und dokumentieren Ergebnisse sorgfältig.

Sie sollten Student/in im fortgeschrittenen Stadium sein, Kenntnisse in Physik, Elektronik, Python und maschinellem Lernen mitbringen und Englisch sicher verwenden können.

Qualifications

• Du befindest dich in einem Studium (Einschreibung im 5. Semesters oder höher) in Data Science, Signaleverarbeitung, Elektronik oder einem verwandten Fach.
• Du bist stark in Physik und Elektronik und arbeitest gern mit Python und Machine Learning.
• Du bist der Innovator, der Dinge zum Laufen bringt, und der Wissenschaftler, der untersucht, warum sie nicht funktionieren.
• Du kommunizierst sicher auf Englisch.
• Du besitzt eine aktuelle VISA-/Arbeitsgenehmigung für die Schweiz oder eine Bestätigung für ein Pflichtpraktikum von deiner Universität.

Responsibilities

• Erforschung neuer Ideen und Entwicklung erster KI-Ansätze für Zeitreihendaten; enge Zusammenarbeit mit Teams zur Unterstützung laufender Aktivitäten.
• Messung von Versuchsdaten im Labor zur Erweiterung deines Datensatzes.
• Dokumentation deiner Arbeit, einschließlich Methoden, Ergebnisse und Learnings, damit das Team gut folgen kann.
• Bei Bedarf einfache physikbasierte Simulationen (z. B. Modelica oder LTSpice) verwenden, um KI-generierte Daten zu ergänzen (optional).

Skills

Python

Machine learning

Data science

Signal processing

Electronics

English

Education

Data science oder Elektronik oder verwandtes Fach

Tools

Modelica

LTSpice

Python

Job description

ABB Schweiz AG in Baden-Dättwil, Aargau, Schweiz, sucht engagierte Talente für ein Forschungspraktikum in Data Science mit Fokus auf Zeitreihen und KI. Sie arbeiten im hybriden Modell, unterstützen Messungen im Labor und dokumentieren Ergebnisse sorgfältig.

Sie sollten Student/in im fortgeschrittenen Stadium sein, Kenntnisse in Physik, Elektronik, Python und maschinellem Lernen mitbringen und Englisch sicher verwenden können.