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Praxissemester / Thesis / Werkstudent:in m/w/d Entwicklung eines Machine Learning-Algorithmus für "Predictive Quality"

Service

Quality

Site

Müllheim

Commencer en tant que ...

Student:in

Temps de travail

Vollzeit

Du willst mit Künstlicher Intelligenz reale Probleme lösen und echten Impact schaffen? Dann werde Teil unseres Teams bei AUMA, einem weltweit führenden Hersteller von elektrischen Stellantrieben – made in Germany.

Gemeinsam mit Dir möchten wir die Qualität unserer Produkte auf das nächste Level heben: Mithilfe von Machine Learning sollen Reklamationsdaten analysiert und zukünftige Ausfälle prognostiziert werden – bevor sie passieren. So steigern wir nicht nur unsere Produktqualität, sondern auch die Zufriedenheit unserer Kunden.

Tâches

  • Entwicklung eines Machine Learning-Algorithmus nach dem CRISP-DM-Vorgehensmodell
  • Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modellerstellung & -bewertung
  • Technische Bewertung und Umsetzungsmöglichkeiten von Predictive-Quality-Anwendungsfällen
  • Zusammenarbeit mit internen Fachbereichen und externen Data Scientists

Profil

  • Du studierst (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einen verwandten Studiengang.
  • Erste Erfahrungen mit Python oder vergleichbaren ML-Tools (z. B. KNIME) bringst du mit.
  • Du arbeitest gerne eigenverantwortlich, hast Spaß am analytischen Denken und willst Lösungen aktiv mitgestalten.
  • Interesse an Künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld? Perfekt!

Avantages

Neben interessanten Aufgaben, viel Gestaltungsfreiraum und der Unterstützung durch kompetente und motivierte Mitarbeiter bietet AUMA beste Arbeitsbedingungen. Eine optimale Ausstattung der Arbeitsplätze, flexible Arbeitszeiten, ÖPNV Anbindung, attraktive Bezahlung, ein betriebliches Gesundheitsmanagement und ein ausgezeichnetes Betriebsrestaurant.

Wir freuen uns über Deine Bewerbung. Deine aussagefähigen Bewerbungsunterlagen mit Lebenslauf, Zeugniskopien, aktueller Notenübersicht und der Angabe Deines möglichen Einsatzzeitraumes sendest Du bitte an unsere Abteilung Human Resources.

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Contact

Ou contactez-nous par : +49 7631 809-1238