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Praktikum Data Engineering / Analytics Engineering im Bereich IoT-Daten von Werkzeugmaschinen(m/w/x)
Entwicklung automatisierter Datenpipelines für die TRUMPF Factory Insights Plattform in Databricks. Erste Erfahrungen in Softwareentwicklung, Data Engineering oder Data Analytics erforderlich. Individuelle Betreuung und Netzwerkmöglichkeiten.
Anforderungen
- Studium in einem MINT-Studiengang
- Erste Erfahrungen in Softwareentwicklung, Data Engineering oder Data Analytics
- Gute Kenntnisse in Python, SQL, Git
- Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
- Schnelle Auffassungsgabe
- Eigeninitiative
Aufgaben
- Zentrale KPIs auf Basis von Maschinendaten in Databricks berechnen
- Automatisierte Datenpipelines für die TRUMPF Factory Insights Plattform entwickeln
- Dashboards und Reports zur Unterstützung von Entscheidungsträgern erstellen
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
- Englisch – fließend
Tools & Technologien
- Python
- SQL
- Git
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
Mentoring & Coaching
- Individuelle Betreuung
Weiterbildungsangebote
- Angebote zur persönlichen und fachlichen Entwicklung
Startup-Atmosphäre
- Netzwerkmöglichkeiten
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Vergünstigtes Essen im Betriebsrestaurant
Gesundheits- & Fitnessangebote
- TRUMPF Fitnessstudio
- Verschiedene Sportgruppen
Parkplatz & Pendelvorteile
- Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
Noch nicht perfekt?
- TRUMPFVollzeitPraktikummit HomeofficeDitzingen
- TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Praktikum Data Engineering/Science und Computer Vision(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeDitzingen - TRUMPF
Praktikum im Bereich Data Science/Data Engineering für Maschinendiagnose(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeDitzingen - TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Praktikum Data driven Machine Diagnosis in Python (SS26)(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeDitzingen - TRUMPF
Praktikum Mustererkennung von kritischen Teilegeometrien auf Lasermaschinen mit Federated Analytics/Learning Ansatz(m/w/x)
VollzeitPraktikummit HomeofficeDitzingen
Praktikum Data Engineering / Analytics Engineering im Bereich IoT-Daten von Werkzeugmaschinen(m/w/x)
Entwicklung automatisierter Datenpipelines für die TRUMPF Factory Insights Plattform in Databricks. Erste Erfahrungen in Softwareentwicklung, Data Engineering oder Data Analytics erforderlich. Individuelle Betreuung und Netzwerkmöglichkeiten.
Anforderungen
- Studium in einem MINT-Studiengang
- Erste Erfahrungen in Softwareentwicklung, Data Engineering oder Data Analytics
- Gute Kenntnisse in Python, SQL, Git
- Gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
- Schnelle Auffassungsgabe
- Eigeninitiative
Aufgaben
- Zentrale KPIs auf Basis von Maschinendaten in Databricks berechnen
- Automatisierte Datenpipelines für die TRUMPF Factory Insights Plattform entwickeln
- Dashboards und Reports zur Unterstützung von Entscheidungsträgern erstellen
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – fließend
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Tools & Technologien
- Python
- SQL
- Git
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
Mentoring & Coaching
- Individuelle Betreuung
Weiterbildungsangebote
- Angebote zur persönlichen und fachlichen Entwicklung
Startup-Atmosphäre
- Netzwerkmöglichkeiten
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Vergünstigtes Essen im Betriebsrestaurant
Gesundheits- & Fitnessangebote
- TRUMPF Fitnessstudio
- Verschiedene Sportgruppen
Parkplatz & Pendelvorteile
- Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
Über das Unternehmen
TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG
Branche
Manufacturing
Beschreibung
Das Unternehmen ist ein familiengeführtes High-Tech-Unternehmen, das Technologien wie Laser und Werkzeugmaschinen entwickelt.
Noch nicht perfekt?
- TRUMPF
Praktikum im Bereich Data Engineering und Data Science(m/w/x)
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Praktikum Data driven Machine Diagnosis in Python (SS26)(m/w/x)
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Praktikum Mustererkennung von kritischen Teilegeometrien auf Lasermaschinen mit Federated Analytics/Learning Ansatz(m/w/x)
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