Praktikum in der Technologieentwicklung mit Fokus auf Machine Learning und at Bosch Group

Elchingen, Bavaria, Germany -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

17 May, 26

Salary

0.0

Posted On

16 Feb, 26

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Machine Learning, Data Science, Matlab, Python, Anomaly Detection, Data Pipeline Implementation, Data Analysis, Research and Development, Measurement Technology Configuration, Test Bench Commissioning, Experiment Execution, Tribological Contacts

Industry

Software Development

Description

Unternehmensbeschreibung Bei Bosch Rexroth dreht sich alles um Bewegung und den Erfolg unserer Kunden. Mit unseren vernetzbaren Antriebs- und Steuerungstechnologien sowie digitalen Lösungen arbeiten Maschinen und Anlagen effizient, sicher und leistungsstark. Wir bieten unseren Kunden Komponenten, Systemlösungen und Services für mobile und industrielle Anwendungen ebenso wie für die Fabrikautomation. In allen Bereichen schätzen wir das Know-how und das Engagement unserer Mitarbeitenden und ermöglichen dynamische Karrieren in einem internationalen Umfeld. Rund 33.800 Menschen in über 80 Ländern - und ein Unternehmenszweck: „We move industries to make our planet a better place.” Willst auch du etwas bewegen? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung bei der Bosch Rexroth AG. Stellenbeschreibung Du bist bereit, deine Leidenschaft für Forschung und Entwicklung in die Praxis umzusetzen? Dann tauche ein in die Welt modernster Technologien und werde Teil unseres Teams! Während deines Praktikums unterstützt du unser Team in der Forschung und Entwicklung im Bereich tribologischer Kontakte in Axialkolbeneinheiten. Du untersuchst verschiedene Machine-Learning-Ansätze zur Anomalieerkennung, um fehlerhafte Bauteile in Prüfstandsversuchen zu identifizieren. Zudem hilfst du bei der Implementierung einer Datenpipeline, die von der Aufbereitung der Rohdaten bis zur Extraktion relevanter Merkmale reicht. Dabei bist du aktiv an der allgemeinen Auswertung und Analyse von Daten beteiligt. Optional kannst du uns bei der Konfiguration der Messtechnik, der Inbetriebnahme von Prüfständen wie auch der Durchführung von Versuchen hilfreich zur Seite stehen. Qualifikationen Ausbildung: Studium im Bereich Ingenieurwissenschaften, Informatik, Data Science oder vergleichbar Erfahrungen und Know-how: Grundlagen im Umgang mit Matlab und Python; idealerweise erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Data Science Persönlichkeit und Arbeitsweise: dir gelingt es, komplexe Sachverhalte klar zu kommunizieren und dich konstruktiv in ein Team einzubringen; du gehst Aufgaben strukturiert an und zeigst Eigeninitiative bei der Lösungsfindung; du bist wissbegierig und motiviert, dich in neue Themen einzuarbeiten und dein Wissen aktiv anzuwenden Begeisterung: begeisterst dich für die selbstständige Implementierung von Konzepten zur Untersuchung von Prüfstandsdaten Sprachen: sehr gutes Deutsch und gutes Englisch 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? Maximilian Romeser (Fachabteilung) +49 7308 82 2346 Work #LikeABosch beginnt hier: Jetzt bewerben! Weitere Informationen zu uns findest du auch auf www.boschrexroth.de/karriere sowie auf unseren Social Media Kanälen, beispielsweise Instagram. Move with us. Win together. Legal Entity: Bosch Rexroth AG

Responsibilities

The intern will support the research and development team in investigating tribological contacts in axial piston units, focusing on applying Machine Learning approaches for anomaly detection in test bench trials. Responsibilities also include assisting with the implementation of a data pipeline from raw data processing to feature extraction and participating in general data analysis and evaluation.