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Werkstudent Reliability – Predictive Maintenance(m/w/x)
Fehlerursachen aus Schwingungsdaten ableiten und datenbasierte Modelle zur Instandhaltungsoptimierung an rotierenden Maschinen bei Hersteller von Spezialmaterialien optimieren. Master-Immatrikulation in Ingenieurwissenschaften und gute Python-Kenntnisse erforderlich. Praktische Anwendung von ML/KI-Modellen in der industriellen Instandhaltung.
Anforderungen
- Bachelorabschluss und Master-Immatrikulation in Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Chemietechnik oder vergleichbar
- Gute Kenntnisse in MS Office 365 Tools, insbesondere Excel
- Gute Kenntnisse in der Programmiersprache Python
- Teamfähigkeit und gute kommunikative Fähigkeiten
- Technisches Verständnis, Leistungsbereitschaft, Flexibilität und eigenverantwortliche Arbeitsweise
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Idealerweise Grundkenntnisse in Englisch
- Bevorzugt Erfahrungen in SAP-PM, MS SharePoint, MS Power Platform oder Aveva PI
- Erfahrung mit Machine Learning, KI-Modellentwicklung und CRISP-DM Prozess von Vorteil
- Erfahrungen in der Schwingungsanalyse
- Kenntnisse in der VBA-Programmierung
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Aufgaben
- Predictive-Maintenance-Methoden für die Anforderungen in Leverkusen mitentwickeln
- Datenbasierte Modelle wie Machine Learning und KI optimieren
- Anomalien und Verschleißverhalten rotierender Maschinen frühzeitig erkennen
- Fehlerursachen in verfahrenstechnischen Anlagen mittels Prozessdaten identifizieren
- Schadensursachen aus Schwingungsdaten ableiten
- Instandhaltungsprozesse durch Ist-Aufnahmen und Optimierungsansätze digitalisieren
- Neue Prozesse pilotieren und im Unternehmen ausrollen
- Condition Monitoring durch Messdatenauswertungen und Prozessbeschreibungen unterstützen
Ausbildung
- Laufendes StudiumODER
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- MS Office 365
- Excel
- Python
- SAP-PM
- MS SharePoint
- MS Power Platform
- Power BI
- Power Apps
- Power Automate
- Aveva PI
- Machine Learning
- KI-Modellentwicklung
- CRISP-DM
- VBA
Benefits
Attraktive Vergütung
- Competitive total rewards
Weiterbildungsangebote
- Development programs
Lockere Unternehmenskultur
- Inclusive culture
Karriere- und Weiterentwicklung
- Diverse career opportunities
Noch nicht perfekt?
- MOMENTIVE PERFORMANCE MATERIALS GMBHTeilzeitWerkstudentnur vor OrtLeverkusen
- MOMENTIVE PERFORMANCE MATERIALS GMBH
Werkstudent EHS(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtLeverkusen - DEUTZ AG
Werkstudent im Team Procurement Digitalization - Abteilung Procurement Excellence(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtKöln - DEUTZ AG
Werkstudent im Bereich Betriebsstoffe und Chemische Analytik(m/w/x)
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Werkstudent Spare Parts Procurement - Life Cycle Management(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentnur vor OrtKöln
Werkstudent Reliability – Predictive Maintenance(m/w/x)
Fehlerursachen aus Schwingungsdaten ableiten und datenbasierte Modelle zur Instandhaltungsoptimierung an rotierenden Maschinen bei Hersteller von Spezialmaterialien optimieren. Master-Immatrikulation in Ingenieurwissenschaften und gute Python-Kenntnisse erforderlich. Praktische Anwendung von ML/KI-Modellen in der industriellen Instandhaltung.
Anforderungen
- Bachelorabschluss und Master-Immatrikulation in Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Chemietechnik oder vergleichbar
- Gute Kenntnisse in MS Office 365 Tools, insbesondere Excel
- Gute Kenntnisse in der Programmiersprache Python
- Teamfähigkeit und gute kommunikative Fähigkeiten
- Technisches Verständnis, Leistungsbereitschaft, Flexibilität und eigenverantwortliche Arbeitsweise
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Idealerweise Grundkenntnisse in Englisch
- Bevorzugt Erfahrungen in SAP-PM, MS SharePoint, MS Power Platform oder Aveva PI
- Erfahrung mit Machine Learning, KI-Modellentwicklung und CRISP-DM Prozess von Vorteil
- Erfahrungen in der Schwingungsanalyse
- Kenntnisse in der VBA-Programmierung
- Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Aufgaben
- Predictive-Maintenance-Methoden für die Anforderungen in Leverkusen mitentwickeln
- Datenbasierte Modelle wie Machine Learning und KI optimieren
- Anomalien und Verschleißverhalten rotierender Maschinen frühzeitig erkennen
- Fehlerursachen in verfahrenstechnischen Anlagen mittels Prozessdaten identifizieren
- Schadensursachen aus Schwingungsdaten ableiten
- Instandhaltungsprozesse durch Ist-Aufnahmen und Optimierungsansätze digitalisieren
- Neue Prozesse pilotieren und im Unternehmen ausrollen
- Condition Monitoring durch Messdatenauswertungen und Prozessbeschreibungen unterstützen
Ausbildung
- Laufendes StudiumODER
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- MS Office 365
- Excel
- Python
- SAP-PM
- MS SharePoint
- MS Power Platform
- Power BI
- Power Apps
- Power Automate
- Aveva PI
- Machine Learning
- KI-Modellentwicklung
- CRISP-DM
- VBA
Benefits
Attraktive Vergütung
- Competitive total rewards
Weiterbildungsangebote
- Development programs
Lockere Unternehmenskultur
- Inclusive culture
Karriere- und Weiterentwicklung
- Diverse career opportunities
Über das Unternehmen
MOMENTIVE PERFORMANCE MATERIALS GMBH
Branche
Manufacturing
Beschreibung
Das Unternehmen ist ein führender Anbieter von fortschrittlichen Materialien mit einem Fokus auf Silikone und Spezialprodukte.
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Werkstudent E&I Maintenance(m/w/x)
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Werkstudent im Team Procurement Digitalization - Abteilung Procurement Excellence(m/w/x)
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Werkstudent im Bereich Betriebsstoffe und Chemische Analytik(m/w/x)
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