Supporting data-driven process improvements for agricultural machinery manufacturing. Initial BPMN 2.0 knowledge required. Thesis collaboration opportunity, talent retention program.
Verbesserung von Geschäftsprozessen und Produkten datenbasiert nach Six Sigma, Modellierung mit dem CLAAS-Prozessportal (Celonis). Erste Erfahrungen in Prozessoptimierung und Workshop-Zusammenfassung erforderlich. Möglichkeit zur Abschlussarbeit.
Steuerung globaler Lernprozesse im Learning Management System für CLAAS KGaA mbH. Status als Studierende(r) in BWL, (Wirtschafts-)Pädagogik oder vergleichbar erforderlich. Option auf Abschlussarbeiten, Austausch und Netzwerken.
Konzeption und Implementierung einer Toollandschaft für Messdatenverarbeitung in der Landmaschinenfertigung. Erste Erfahrungen in der Datenbankprogrammierung von Vorteil. Möglichkeit zur Abschlussarbeit, Teilnahme an CLAAS StudentTalk.
Analyse von Stammdaten und Prozessabläufen im Supply Chain Management für selbstfahrende Erntemaschinen. Laufendes Studium mit Schwerpunkt Logistik/SCM erforderlich. Zugang zu Talentbindungsprogramm.
Entwicklung prototypischer KI-Anwendungen für Agrarprozesse bei Hersteller von Erntemaschinen. Analyse unstrukturierter Daten für Wissensdatenbanken. Laufendes Studium in Informatik/KI und fundierte Python-Kenntnisse erforderlich. Möglichkeit zur Abschlussarbeit, mobiles Arbeiten.
AI-Pipeline-Entwicklung zur Qualitätsbewertung von Ernteprozessen bei Landmaschinen. Fundierte Kenntnisse in Python/C++, Computer Vision und ML/DL mit Bibliotheken wie TensorFlow/PyTorch erforderlich. Homeoffice nach Absprache, Möglichkeit zur Abschlussarbeit in Kooperation.
Identifizierung von Anforderungen mittels KI-Methoden (NLP) in Dokumenten für Landmaschinen. Studium in Wirtschaftsinformatik, Informatik oder Data Science erforderlich. Möglichkeit zur Abschlussarbeit, gelegentliches Homeoffice.
Unterstützung beim Aufbau des gruppenweiten ESG-Programms für CLAAS KGaA mbH, inklusive Konzeption von Guidelines und Maßnahmen. Studium in Wirtschaftswissenschaften, idealerweise Nachhaltigkeit oder Controlling, erforderlich. Sinnstiftende und eigenverantwortliche Arbeit.
Unterstützung bei der Entwicklung von Fahrerkabinen für Mähdrescher und Feldhäcksler, inklusive Kunststoff-, Stahlbau-, Akustik- und Ergonomieprojekten. Hohe Selbstständigkeit und Auffassungsgabe erforderlich. Möglichkeit zur Abschlussarbeit, Homeoffice nach Absprache.
Begleitung risikoorientierter Revisionsprüfungen im In- und Ausland in globalem Agrarmaschinen-Konzern. Studium in BWL, Wirtschaftsingenieurwesen oder Wirtschaftsrecht sowie Pflichtpraktikum erforderlich. Gelegentliches Homeoffice und Möglichkeit zur Abschlussarbeit.
Erstellung von Grafiken, Animationen und Videos für digitale Lerninhalte zu Landmaschinen im internationalen Vertrieb. Laufendes Studium in Medienproduktion oder Bildungswissenschaften erforderlich. Fokus auf UX/UI digitaler Lernangebote, Einblick in internationalen Vertrieb.
Erstellung von Lernvideos und Live-Streams für virtuelle Trainings zu Landmaschinen bei internationalem Agrartechnik-Vertrieb. Laufendes Studium in Medienproduktion oder Agrartechnik erforderlich. Arbeit im Academy Studio mit professioneller Videotechnik.
KI-gestützte Analyse von Gebrauchtmaschinen-Transaktionen bei globalem Landmaschinenhändler, inkl. Preislisten-Newsletter-Management. Grundstudium BWL/Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbar erforderlich. Einblicke in KI-Projekte und globalen Landmaschinenvertrieb.
Modellbildung und Analyse verfahrenstechnischer Fragestellungen bei Hersteller von selbstfahrenden Erntemaschinen. Technisches Studium an Hoch- oder Fachhochschule erforderlich. Möglichkeit zur Abschlussarbeit, Talentbindungsprogramm.
Strömungsmechanische Analyse und Modellbildung für selbstfahrende Erntemaschinen. Erfahrungen mit StarCCM+ und landtechnisches Wissen von Vorteil. Einarbeitung in professionelle Simulationstools.
Entwicklung von Steuer- und Regelungssystemen für Erntemaschinen mit Agro-Sensorik. C/C++ und Matlab/Simulink Kenntnisse erforderlich. Homeoffice möglich.
Modellbildung und Analyse mehrkörperdynamischer Fragestellungen für selbstfahrende Erntemaschinen bei Agrartechnik-Hersteller. Erfahrungen mit Simpack oder anderer MKS Software erforderlich. Talentbindungsprogramm und Abschlussarbeit in Kooperation.
Trendanalysen und Technology Screenings für selbstfahrende Erntemaschinen beim Weltmarktführer für Agrartechnik. Studium im Bereich Wirtschaftsingenieurwesen oder Agrartechnik erforderlich. Optionale Übernahme zur Abschlussarbeit und Teilnahme am StudentTalk-Netzwerk.
Entwicklung von Powertrain-Komponenten für selbstfahrende Erntemaschinen, inkl. Motor, Getriebe und Achsen. Studiengang Mechatronik, Fahrzeugtechnik oder Maschinenbau erforderlich. Mitarbeit an Zukunftstechnologien im Bereich autonomer Landwirtschaft.
Bearbeitung und Präsentation laufender steuerlicher Anfragen sowie Unterstützung bei Betriebsprüfungen und Verrechnungspreisdokumentationen. Studium (BWL, Steuerlehre, Wirtschaftsrecht) und gute Englischkenntnisse erforderlich. Homeoffice möglich, Abschlussarbeiten (Bachelor/Master) können geschrieben werden.
MBSE-Etablierung und Prozessentwicklung für Requirements Engineering bei Hersteller von Landmaschinen. Laufendes Studium im (Wirtschafts-) Ingenieurwesen erforderlich. Talentbindungsprogramm „CLAAS Next Generation“.
Unterstützung bei Markt-, Wettbewerbs- und Unternehmensanalysen für M&A-Transaktionen und Start-up-Kooperationen. Erste praktische Erfahrungen in M&A oder Corporate Finance erforderlich. Eigenverantwortliche Arbeit mit Talentbindungsprogramm.
Modellbasierte Softwareentwicklung für Steuer- und Regelungssysteme in autonomen Erntemaschinen. Studium in Elektrotechnik, Informatik oder Mechatronik sowie MATLAB Simulink Kenntnisse erforderlich. Einblicke in den gesamten Entwicklungszyklus von autonomen Landmaschinen.
Modellbildung und Analyse mechanischer Fragestellungen mit Simulationstools für selbstfahrende Erntemaschinen in der Landtechnik. Technisches Studium an Hoch- oder Fachhochschule erforderlich. Talentbindungsprogramm „CLAAS Next Generation“.
Hydraulik-Simulation und -Konstruktion für Erntemaschinen mit CATIA V5/V6. Laufendes Studium an technischer Hochschule erforderlich. Teilnahme am Talentbindungsprogramm „CLAAS Next Generation“.
Planung und Durchführung von Prüfstands- und Feldversuchen für Erntemaschinen bei Hersteller von Landmaschinen. Laufendes Studium Maschinenbau oder Fahrzeugtechnik erforderlich. Talentbindungsprogramm „CLAAS Next Generation“.
Konstruktive Gestaltung neuer Konzepte für Mähdrescher und Feldhäcksler mit CATIA V5/V6 bei Hersteller von Landmaschinen. Fach- oder Hochschulstudium in Maschinenbau oder Mechatronik erforderlich. Talentbindungsprogramm „CLAAS Next Generation“ für Nachwuchskräfte.
Konzepte für Leichtbau an selbstfahrenden Erntemaschinen entwickeln, FEM-Studien beauftragen. Laufendes Maschinenbaustudium erforderlich, CATIA V5/V6-Kenntnisse wünschenswert. Talentbindungsprogramm „CLAAS Next Generation“.
Konzepte für Erntemaschinen-Baugruppen entwickeln, in CATIA V5/V6 konstruieren und umsetzen bei Hersteller von Erntemaschinen. Studium Maschinenbau/Landtechnik erforderlich, CATIA V5/V6-Kenntnisse wünschenswert. Strukturiertes Talentbindungsprogramm.