Praktikum in Data Engineering at Bosch Group

Reutlingen, Baden-Württemberg, Germany -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

14 Jun, 26

Salary

0.0

Posted On

16 Mar, 26

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Power BI, Python, MySQL, ETL Processes, Data Pipelines, SQL, Data Integrity, Data Validation, Data Transformation, Data Storage, Pipeline Monitoring, Error Handling, Automation, Analytical Skills, Communication, Teamwork

Industry

Software Development

Description

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. Im Geschäftsbereich eBike Systems entwickeln wir innovative Produkte und Services, die das eBiken noch faszinierender machen – von hocheffizienten Antrieben über das erste serienreife ABS fürs Pedelec bis hin zu smarten Connectivity-Lösungen. Für eine nachhaltige Mobilität, die Spaß macht. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf deine Bewerbung! Stellenbeschreibung Während deines Praktikums arbeitest du eng mit dem eBike NVH-Team zusammen, um Prozesse zu optimieren und datengetriebene Lösungen zu implementieren, die direkt zur Produktverbesserung beitragen. Robuste Echtzeit-Datenpipelines zur Verarbeitung von Sensordaten aus vielfältigen Quellen optimierst und wartest du, um die Grundlage für fundierte Entscheidungen zu schaffen. Die Integrität sowie Leistung der Datenpipeline stellst du sicher, indem du die Datenaufnahme, Validierung, Transformation und Speicherung effizient gestaltest. Du überwachst die Pipeline-Leistung, behebst Fehler proaktiv und implementierst Fehlertoleranz sowie Automatisierung, um eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Nicht zuletzt erstellst du umfassende Dokumentationen und etablierst Best Practices für die Skalierung und Verbesserung der Pipeline unter Produktionslasten. Qualifikationen Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Data Science oder vergleichbar Erfahrungen und Know-how: sehr gute Kenntnisse in Power BI; gute Anwenderkenntnisse in Python und MySQL; gutes Verständnis von ETL-Prozessen; erste Erfahrungen im Umgang mit Datenpipelines; sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken und dem Schreiben von SQL-Abfragen zur Datenextraktion Persönlichkeit und Arbeitsweise: dir gelingt es, komplexe Datenprobleme mit ausgeprägten analytischen Fähigkeiten zu durchdringen und lösungsorientierte Ansätze zu entwickeln; du kommunizierst effektiv, arbeitest gerne konstruktiv im Team zusammen und bringst eine strukturierte sowie eigenständige Arbeitsweise mit; du zeigst Eigeninitiative und bist stets bereit, Neues zu lernen Arbeitsalltag: Anwesenheit im Büro erforderlich Sprachen: sehr gutes Englisch, Grundkenntnisse in Deutsch Zusätzliche Informationen Beginn: nach Absprache Dauer: 6 Monate Voraussetzung für das Praktikum ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, deine 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. Du hast fachliche Fragen zum Job? Thomas Alber (Fachabteilung) +49 152 59432429 Work #LikeABosch beginnt hier: Jetzt bewerben! Legal Entity: Robert Bosch GmbH

Responsibilities

The intern will collaborate closely with the eBike NVH team to optimize processes and implement data-driven solutions directly contributing to product improvement. Responsibilities include optimizing and maintaining robust real-time data pipelines for processing sensor data, ensuring data integrity, and implementing error tolerance and automation for high availability.