Pflichtpraktikum in der Powertrain-Funktionsentwicklung durch Machine Learning

Bosch Group; Stuttgart; Vor Ort; EUR 80.000 - 100.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein international tätiges Unternehmen in Stuttgart sucht einen Praktikanten für die Entwicklung von Powertrain-Funktionen im Dieselbereich. Im Rahmen dieses Praktikums erhalten Sie die Möglichkeit, Ihre Kenntnisse in Machine Learning anzuwenden und im Team an realen Projekten zu arbeiten. Eine spannende Herausforderung für Studierende im technischen Bereich, interessierte Bewerber werden gebeten, ihre Unterlagen einzureichen.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Moderne Arbeitsplatzumgebung

Vergünstigungen in Betriebsrestaurants

Qualifikationen

• Studium in relevanten technischen Bereichen erforderlich.
• Erfahrungen mit Machine Learning oder AI willkommen.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Aufgaben

• Entwicklung von Powertrain-Funktionen im Dieselbereich.
• Detailanalyse zu physikalischen Wirkzusammenhängen.
• Erstellung von Modellen durch Machine Learning.
• Inbetriebnahme und Test von Funktionsansätzen.

Kenntnisse

Kenntnisse in Machine Learning

Kenntnisse in Python

Starke analytische Fähigkeiten

Teamarbeit

Gute Kommunikationsfähigkeiten

Ausbildung

Studium im Bereich Elektrotechnik

Studium in Mechatronik

Studium in Fahrzeugtechnik

Studium in Data Science

Tools

MATLAB

Jobbeschreibung

Unternehmensbeschreibung

Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.

Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!

Stellenbeschreibung

• Während Ihres Praktikums arbeiten Sie bei der Entwicklung von Powertrain-Funktionen im Bereich der Diesel-Einspritzsysteme, um zukünftige Anforderungen zu erfüllen.
• Ihre Tätigkeit umfasst die Detailanalyse im Team von Ingenieuren zu physikalischen Wirkzusammenhängen im System.
• Sie erstellen geeigneten Modelle („virtuelle Sensoren“) und deren prototypische Umsetzung (z.B. durch Machine Learning).
• Die Inbetriebnahme und der Test dieser Funktionsansätze anhand von Messungen am Einspritzsystem, Motor, Fahrzeug und/oder durch Simulation gehören mit in Ihr Aufgabengebiet.
• Nicht zuletzt werden Sie im Projekt entsprechend Ihrer individuellen Stärken weiter eingesetzt.

Qualifikationen

• Ausbildung: Studium im Bereich Elektrotechnik, Mechatronik, Fahrzeugtechnik, Luft- und Raumfahrttechnik, technische Kybernetik, Data Science oder vergleichbar
• Erfahrungen und Know-how: Kenntnisse in Machine Learning, Artificial Intelligence oder Deep Learning sowie in Python oder MATLAB; starke analytische Fähigkeiten
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie arbeiten gerne im Team sowie selbstständig, kommunizieren gut und gerne; Sie sind begeisterungsfähig, motiviert und eigeninitiativ
• Sprachen: sehr gutes Deutsch und/oder Englisch in Wort und Schrift

Zusätzliche Informationen

Beginn:nach Absprache
Dauer:4 - 6 Monate(ausschließlich Pflichtpraktikum gem. SPO möglich)

Wir bieten Ihnen

• 35 Stunden/Woche mit Gleitzeit
• eine feste Ansprechperson, die Sie während Ihres Praktikums begleitet
• eine moderne Arbeitsplatzumgebung, sowie mobiles Arbeiten nach Absprache
• die Möglichkeit Teil unseres studentischen Netzwerkes students@bosch Stuttgart zu werden
• Vergünstigungen in unseren Betriebsrestaurants

Voraussetzung für das Praktikum ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung Ihren Lebenslauf, Ihren aktuellen Notenspiegel, eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, Ihre Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Patrick Menold (Fachabteilung)
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