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Praktikum Mustererkennung von kritischen Teilegeometrien auf Lasermaschinen mit Federated Analytics/Learning Ansatz(m/w/x)
Ermittlung kritischer Teilegeometrien und Fehlerzustände aus Maschinendaten für Lasermaschinen mit Federated Analytics. Erste Erfahrungen in Data Engineering und Data Science mit Python, Docker, Kubernetes erforderlich. Individuelle Betreuung und Netzwerkmöglichkeiten für Studierende.
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Anforderungen
- Studium Informatik, Wirtschaftsinformatik, Elektrotechnik, Kybernetik, Maschinenbau oder vergleichbar
- Erste Erfahrungen in Data Engineering und Data Science
- Gute Kenntnisse in Python, Feature Engineering, Docker, Kubernetes, CICD
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- Analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, schnelle Auffassungsgabe, Eigeninitiative
Aufgaben
- Kritische Teile-Geometrien aus Maschinendaten ermitteln
- Fehlerzustände beschreiben
- Features für Gleichteile- und Ähnlichkeitsmerkmale entwickeln
- Bewertungsmodelle trainieren
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Flexible Arbeitszeiten
- Vor Ort oder teilweise mobil
- Individuelle Betreuung
- Angebote für Studierende
- Netzwerkmöglichkeiten
- Vergünstigtes Essen im Betriebsrestaurant
- TRUMPF Fitnessstudio
- Verschiedene Sportgruppen
- Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens TRUMPF 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.
Zur Originalanzeige bei TRUMPFÜber das Unternehmen
Das Unternehmen ist ein familiengeführtes High-Tech-Unternehmen, das Technologien für zukünftige Generationen entwickelt.
Nejo bewertet ihn, und bringt ihn danach gemeinsam mit dir in Bestform.
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