TRUMPF
Werkstudent im Bereich Data Engineering für eine Maschinendiagnoseplattform (SS26)(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentmit Homeoffice
Ditzingen
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TRTRUMPF Lasersystems for Semiconductor Manufacturing SE
Werkstudent im Bereich Data Engineering und Data Science(m/w/x)
Ditzingen
TeilzeitWerkstudentmit Homeoffice
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Entwicklung von Datenpipelines und ML-Modellen für EUV-Belichtungssysteme bei einem Hersteller für Halbleiterindustrie. Studium in Informatik, Physik, Mathematik oder Maschinenbau erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Zugang zum Fitnessstudio.
Anforderungen
- Studium im Bereich Informatik, Physik, Mathematik, Maschinenbau oder vergleichbar
- Gute bis sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, MATLAB
- Erste Erfahrungen mit Datenbanken, Datenverarbeitungs- und Visualisierungstools wünschenswert (z.B. PySpark, pandas, Databricks, Power BI)
- Kenntnisse in Machine-Learning-/KI-Algorithmen und Tools (z.B. scikit-learn, TensorFlow)
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Gute Kommunikationsfähigkeiten, Teamfähigkeit, hohe Motivation und Lernbereitschaft
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, schnelle Auffassungsgabe
Aufgaben
- Datenpipelines und ETL-Prozesse entwickeln und implementieren
- Datenbasierte Lösungen in der Azure Cloud unterstützen
- Große Datenmengen analysieren und verarbeiten
- Machine Learning- und KI-Modelle zur Lösung komplexer Probleme entwickeln und implementieren
- Statistische Analysen und Data-Mining-Techniken durchführen
- Dashboards zur Visualisierung von Analyseergebnissen erstellen
- Angewandtes Data-Lifecycle-Management unterstützen
- Mit verschiedenen Abteilungen zur Umsetzung datengetriebener Lösungen zusammenarbeiten
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- SQL
- MATLAB
- PySpark
- pandas
- Databricks
- Power BI
- scikit-learn
- TensorFlow
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Vergünstigtes Essen
Startup-Atmosphäre
- Netzwerkmöglichkeiten
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Zugang zum Fitnessstudio
- Sportgruppen
Parkplatz & Pendelvorteile
- Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens TRUMPF Lasersystems for Semiconductor Manufacturing SE 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.
Noch nicht perfekt?
- Mercedes-Benz Tech Innovation
Working Student Data Science(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentmit HomeofficeStuttgart - Knorr-Bremse Systeme für Nutzfahrzeuge GmbH
Werkstudent im Bereich ADAS-Systemtest(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentmit HomeofficeSchwieberdingen - prognum Automotive GmbH
Werkstudent künstliche Intelligenz (KI) - Automation & Implementierung von KI-Tools(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentmit HomeofficeStuttgart - Capgemini
Werkstudent Software Engineering(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentmit HomeofficeMünchen, Ratingen, Berlin, Erfurt, Stuttgart, Dortmund, Frankfurt am Main, Hamburg, Nürnberg, Hannover
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Entwicklung von Datenpipelines und ML-Modellen für EUV-Belichtungssysteme bei einem Hersteller für Halbleiterindustrie. Studium in Informatik, Physik, Mathematik oder Maschinenbau erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Zugang zum Fitnessstudio.
Anforderungen
- Studium im Bereich Informatik, Physik, Mathematik, Maschinenbau oder vergleichbar
- Gute bis sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, MATLAB
- Erste Erfahrungen mit Datenbanken, Datenverarbeitungs- und Visualisierungstools wünschenswert (z.B. PySpark, pandas, Databricks, Power BI)
- Kenntnisse in Machine-Learning-/KI-Algorithmen und Tools (z.B. scikit-learn, TensorFlow)
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Gute Kommunikationsfähigkeiten, Teamfähigkeit, hohe Motivation und Lernbereitschaft
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, schnelle Auffassungsgabe
Aufgaben
- Datenpipelines und ETL-Prozesse entwickeln und implementieren
- Datenbasierte Lösungen in der Azure Cloud unterstützen
- Große Datenmengen analysieren und verarbeiten
- Machine Learning- und KI-Modelle zur Lösung komplexer Probleme entwickeln und implementieren
- Statistische Analysen und Data-Mining-Techniken durchführen
- Dashboards zur Visualisierung von Analyseergebnissen erstellen
- Angewandtes Data-Lifecycle-Management unterstützen
- Mit verschiedenen Abteilungen zur Umsetzung datengetriebener Lösungen zusammenarbeiten
Ausbildung
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- SQL
- MATLAB
- PySpark
- pandas
- Databricks
- Power BI
- scikit-learn
- TensorFlow
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Vergünstigtes Essen
Startup-Atmosphäre
- Netzwerkmöglichkeiten
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Zugang zum Fitnessstudio
- Sportgruppen
Parkplatz & Pendelvorteile
- Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens TRUMPF Lasersystems for Semiconductor Manufacturing SE 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.
Über das Unternehmen
TRUMPF Lasersystems for Semiconductor Manufacturing SE
Branche
Manufacturing
Beschreibung
Das Unternehmen stellt ein EUV-Belichtungssystem für die Halbleiterindustrie her und liefert Hochleistungs-Laserquellen.
Noch nicht perfekt?
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