Steinbeis-Studium Prozessentwicklung Visual Inspection (m/w/x)

ZEISS Group; Oberkochen; Vor Ort; EUR 20.000 - 40.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Technologieunternehmen sucht einen Praktikanten (m/w/d) für spannende Projekte in der Defekterkennung in der Halbleiter-Herstellung. Du wirst an der Entwicklung von Machine Learning Algorithmen mitwirken und Software-Konzepte evaluieren. Bei uns sammelst du wertvolle Erfahrungen und verbesserst deine Kenntnisse sowohl in der Informatik als auch in der Teamarbeit. Bewerbungen an das Recruiting-Team werden erbeten.

Qualifikationen

• Sehr gute Leistungen als Student.
• Bereitschaft, sich in die Toolbox einzuarbeiten.
• Selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise.

Aufgaben

• Unterstützung bei automatisierter Defekterkennung.
• Verantwortung und Weiterentwicklung der web-basierten Pipeline.
• Qualität der Annotierung prüfen und Verbesserung des Labeling Katalogs.
• Entwicklung von Algorithmen zur Defekterkennung mit Machine Learning.
• Entwicklung von Software-Konzepte anhand von Rapid Prototypen.
• Präsentation der Erkenntnisse im Team.

Kenntnisse

Python

MATLAB

Web APIs

Statistik

Deutsch (B2)

Englisch (B2)

Ausbildung

Informatik, Software-Engineering oder Data Analytics

Jobbeschreibung

Overview

Enabler für kleinere, leistungsfähigere und energieeffizientere Mikrochips

Arbeiten, wo das Morgen entsteht.

Rund 80 Prozent aller Mikrochips weltweit werden mit ZEISS Technologien gefertigt. Als Herzstück eines jeden elektronisch gesteuerten Systems sind sie aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken – egal ob im Smartphone, im Smart Home oder in Smart Factories. ZEISS ist Technologieführer im Bereich Halbleiterfertigungs-Equipment. Mit hochpräzisen Lithographie-Optiken, Photomasken-Systemen und Lösungen für die Prozesskontrolle ermöglicht ZEISS die Herstellung von immer kleineren, leistungsfähigeren und energieeffizienteren Mikrochips – und prägt so mit seinen Innovationen das Zeitalter der Mikro- und Nanoelektronik entscheidend mit.

Deine Rolle

Bei uns hast Du die Möglichkeit, Studium und Praxis optimal miteinander zu verbinden und aktiv an spannenden Projekten mitzuarbeiten. So sammelst Du wertvolle Erfahrungen, baust Dein Netzwerk auf und entwickelst Dich sowohl fachlich als auch persönlich weiter.

• Unterstützung bei der Einführung einer automatisierten Defekterkennung auf Optiken für die Halbleiter-Herstellung
• den Betrieb der webbasierten Pipeline für die Annotierung zum Training unserer Machine-Learning Modelle verantworten und weiterentwickeln
• Qualität der Annotierung erfassen, prüfen und basierend auf den ermittelten Abweichungen den zugrunde liegenden Labeling Katalog weiterentwickeln und verbessern
• Algorithmen zur Defekterkennung und -klassifizierung unter Verwendung von Machine Learning oder Computer Vision Methoden entwickeln
• Software-Konzepte erarbeiten und diese anhand Rapid Prototyping Modellen evaluieren
• Deine Erkenntnisse im Team präsentieren und über Dein Fachgebiet hinausgehende Verbesserungspotenziale in Kooperation mit den relevanten Fachexperten vorantreiben

Dein Profil

• sehr gute Leistungen als Student der Informatik, Software-Engineering, Data Analytics oder vergleichbar
• vorzugsweise fundierte Kenntnisse in Python oder Matlab mit der Bereitschaft sich in unsere Toolbox einzuarbeiten
• Erfahrung im Umgang mit Web API‘s
• Kenntnisse in Grundlagen der Statistik für Prozesskontrolle
• Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens CEFR-Level B2)
• selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise

Klingt spannend? Dann werde Teil von #teamZEISS und gestalte mit uns die Zukunft! Reiche uns hierfür bitte Deine vollständigen Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse etc.) ein.

Your ZEISS Recruiting Team:

Verena Hald