Abschlussarbeit oder Praktikum Datenfusion in der Laserapplikationsentwickl at TRUMPF

Ditzingen, Baden-Württemberg, Germany -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

13 Jan, 26

Salary

0.0

Posted On

15 Oct, 25

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Data Fusion, Sensor Integration, Machine Learning, Signal Processing, Python, MATLAB, Statistical Methods, AI Model Training, Process Monitoring, Process Optimization

Industry

Machinery Manufacturing

Description

As a family-run, high-tech company with nearly 19,000 employees at 71 locations worldwide, we are looking for forward thinkers with unconventional ideas and drive to join our team. Our company culture, which values collaboration and mutual trust, creates the ideal framework for boldly trying new things and questioning the status quo. Our technologies inspire people to develop and produce things that are currently unimaginable. Whether lasers, machine tools, EUV or electronics - TRUMPF is building technological worlds for future generations. Are you ready for new challenges? Während des Studiums bei TRUMPF durchstarten – Innovation entdecken und Technik gestalten! Übernehmen Sie spannende Projekte, bringen Sie Ihre Ideen aktiv ein und arbeiten Sie eng mit erfahrenen Kolleginnen und Kollegen zusammen. Neben individueller Betreuung erwarten Sie zahlreiche Angebote speziell für Studierende, die Ihre persönliche und fachliche Entwicklung fördern. Sammeln Sie wertvolle praktische Erfahrungen, erweitern Sie Ihr Netzwerk und gestalten Sie mit uns die Technologien von morgen! Das erwartet Sie bei uns Laserbasierte Anwendungen werden zunehmend komplexer, wobei mehrere Sensorsysteme (z. B. optische, akustische, … Sensoren) parallel eingesetzt werden. Die intelligente Fusion dieser heterogenen Datenströme – kombiniert mit modernen Machine-Learning-Methoden – bietet großes Potenzial, um die Qualität, Prozessstabilität und Effizienz von Laserprozessen deutlich zu steigern. Mitarbeit an Projekten im Laser Application Center mit Schwerpunkt auf Daten- und Sensorfusion für Laserapplikationen Anwendung von Verfahren zur Kombination unterschiedlicher Sensordaten (z. B. Kameras, Pyrometer, Spektrometer) Datengenerierung, -vorverarbeitung und Synchronisation mehrerer Datenquellen Analyse der fusionierten Daten mittels statistischer Methoden und maschinellem Lernen zusammen mit erfahrenen Laserapplikationsexperten Erstellung, Training und Validierung von KI-Modellen zur Prozessüberwachung und -optimierung Das bringen Sie mit Studium einer MINT-Fachrichtung (z. B. Elektrotechnik, Informatik, Physik, Mechatronik, Data Science) oder eines vergleichbaren Studiengangs Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python oder MATLAB Erste praktische Erfahrungen in den Bereichen Datenfusion, Sensorintegration, maschinelles Lernen oder Signalverarbeitung Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift Strukturierte und selbständige Arbeitsweise, Zuverlässigkeit sowie schnelle Auffassungsgabe Das bieten wir Ihnen Pflichtpraktikum oder freiwilliges Praktikum (auch im Gap Year zwischen Bachelor und Master) Attraktive Vergütung (auch für Pflichtpraktika) Flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit) Vor Ort oder teilweise mobil nach Absprache Netzwerkmöglichkeiten mit anderen Studierenden Vergünstigtes Essen im Betriebsrestaurant TRUMPF Fitnessstudio und verschiedene Sportgruppen Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel Ort: Ditzingen (bei Stuttgart) Beginn: Sommersemester 2026 Dauer: 6 Monate Haben wir Sie überzeugt? Für Rückfragen steht Ihnen Ihre Ansprechpartnerin Franziska Welss gerne per E-Mail unter Franziska.Welss@trumpf.com zur Verfügung. Bitte beachten Sie, dass wir aus datenschutzrechtlichen Gründen keine Bewerbungen per E-Mail annehmen dürfen. Alle unsere ausgeschriebenen Stellen sind aktuell noch zu besetzen. Auf unserer Karriereseite finden Sie alle FAQs rund um Ihre Bewerbung bei uns.

Responsibilities

You will work on projects in the Laser Application Center focusing on data and sensor fusion for laser applications. This includes data generation, preprocessing, synchronization, and analysis using statistical methods and machine learning.