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Internship Machine Learning for Predictive Reliability Analytics - Heat Pumps(m/w/x)
Improving machine learning models for heat pump reliability at Bosch. Practical ML, model evaluation, and Python skills required. Databricks, MLflow, PySpark, or GenAI experience a plus.
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Anforderungen
- Master's degree in Data Science, AI, Computer Science, Information Systems, Engineering, or comparable quantitative/technical field
- Practical knowledge of machine learning, model evaluation, feature engineering, and data preprocessing
- Good Python skills
- Experience with Databricks, MLflow, PySpark, or Generative AI applications (plus)
- Independent task driving
- Systematic workflow organization
- Clear communication of technical results
- Interest in applying machine learning to real-world products and IoT data
- Very good English
- Enrollment at university
- CV, transcript of records, enrollment certificate, examination regulations
- Valid work and residence permit (if indicated)
Aufgaben
- Build on existing machine-learning solutions for heat pump reliability
- Improve current machine learning models
- Explore additional reliability use cases
- Review and enhance data preparation methods
- Enhance feature engineering approaches
- Optimize and evaluate existing machine learning models
- Investigate new features and early risk indicators in field and IoT data
- Develop reproducible ML workflows in Databricks using MLflow
- Adapt and assess existing approaches for product issues and reliability
- Explore Generative AI for transforming model outputs into reports
- Communicate findings through data visualizations
- Present findings in short presentations
- Document findings in technical documentation
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Bosch Group erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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