Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwicklung von Datenpipelines und Machine Learning Modellen in der Azure Cloud.
- Unternehmen: TRUMPF ist ein familiengeführtes High-Tech Unternehmen mit fast 19.000 Mitarbeitern weltweit.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und vergünstigtes Essen im Betriebsrestaurant.
- Weitere Informationen: Standort: Ditzingen bei Stuttgart, Dauer: 6 Monate.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie Technologien von morgen und arbeiten Sie eng mit erfahrenen Kollegen zusammen.
- Qualifikationen: Studium in Informatik, Physik oder Maschinenbau mit Kenntnissen in Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Als familiengeführtes, hochmodernes Unternehmen mit fast 19.000 Mitarbeitern an 71 Standorten weltweit suchen wir zukunftsorientierte Denker mit unkonventionellen Ideen und Antrieb, um unser Team zu verstärken. Unsere Unternehmenskultur, die Zusammenarbeit und gegenseitiges Vertrauen schätzt, schafft den idealen Rahmen, um mutig neue Dinge auszuprobieren und den Status quo in Frage zu stellen. Unsere Technologien inspirieren Menschen, Dinge zu entwickeln und zu produzieren, die derzeit unvorstellbar sind. Ob Laser, Werkzeugmaschinen, EUV oder Elektronik – TRUMPF baut technologische Welten für zukünftige Generationen.
Während des Studiums bei TRUMPF durchstarten – Innovation entdecken und Technik gestalten! Übernehmen Sie spannende Projekte, bringen Sie Ihre Ideen aktiv ein und arbeiten Sie eng mit erfahrenen Kolleginnen und Kollegen zusammen. Neben individueller Betreuung erwarten Sie zahlreiche Angebote speziell für Studierende, die Ihre persönliche und fachliche Entwicklung fördern. Sammeln Sie wertvolle praktische Erfahrungen, erweitern Sie Ihr Netzwerk und gestalten Sie mit uns die Technologien von morgen!
Das erwartet Sie bei uns:
- Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Datenpipelines, ETL-Prozessen und datenbasierten Lösungen in der Azure Cloud
- Mitarbeit bei der Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen
- Entwicklung und Implementierung von Machine Learning/ KI Modellen zur Lösung komplexer Probleme
- Durchführung von statistischen Analysen und Data-Mining-Techniken
- Erstellung von Dashboards zur Visualisierung von Analyseergebnissen
- Angewandtes Data-Lifecycle-Management
- Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen zur Identifizierung und Umsetzung datengetriebener Lösungen
Das bringen Sie mit:
- Studium der Fachrichtung Informatik, Physik, Mathematik, Maschinenbau oder eines vergleichbaren Studiengangs, bevorzugt mit dem Schwerpunkt Data Engineering oder Data Science/ Analytics
- Gute bis sehr gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, SQL, MATLAB, o.ä.
- Erste Erfahrungen mit Datenbanken, Datenverarbeitungs- und Visualisierungstools wünschenswert (z.B. PySpark, pandas, Databricks, PowerBI)
- Kenntnisse in der Anwendung von ML-Algorithmen, KI-Modellen und Tools (z.B. scikit-learn, TensorFlow)
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Gute Kommunikationsfähigkeiten und Teamfähigkeit
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise, analytische und konzeptionelle Fähigkeiten sowie eine schnelle Auffassungsgabe
- Hohe Motivation und Lernbereitschaft
Das bieten wir Ihnen:
- Attraktive Vergütung
- Flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit)
- Vor Ort oder teilweise mobil nach Absprache
- Netzwerk-Möglichkeiten mit anderen Studierenden
- Vergünstigtes Essen im Betriebsrestaurant
- TRUMPF Fitnessstudio und verschiedene Sportgruppen
- Gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel
Position Details:
- Ort: Ditzingen (bei Stuttgart)
- Beginn: Wintersemester 2026/2027
- Dauer: 6 Monate
Werkstudent (w/m/d) im Bereich Data Engineering und Data Science (WS26/27) Arbeitgeber: 231 TUS - TRUMPF, Inc.
TRUMPF bietet eine innovative Umgebung mit einem starken Fokus auf persönliche und fachliche Entwicklung. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitszeiten und einem Fitnessstudio vor Ort. Das Unternehmen hat eine gute Anbindung an öffentliche Verkehrsmittel und fördert den Austausch unter Studierenden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Werkstudent (w/m/d) im Bereich Data Engineering und Data Science (WS26/27) erhalten könnten
✨Nutze deine Hochschule als Sprungbrett
Lass uns nicht vergessen, dass unsere Unis oft eine Goldgrube für Werkstudentenjobs im Data Science-Bereich sind. Sprich mit deinen Professoren oder besuche Karrieremessen; viele Firmen suchen direkt auf dem Campus nach Nachwuchs-Data-Scientisten!
✨Engagiere dich in Data Science-Communities
Melde dich in Online-Communities und lokalen Meetup-Gruppen an, die sich mit Data Science beschäftigen. Dort kannst du wertvolle Kontakte knüpfen und solltest die Chance nutzen, an Hackathons oder Workshops teilzunehmen, um deine Fähigkeiten zu zeigen!
✨Präsentiere deine Projekte
Zeig, was du drauf hast! Erstelle ein Portfolio auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle und teile deine Projekte. Das kann ein super Weg sein, um bei 231 TUS - TRUMPF, Inc. aufzufallen, wenn du dich bewirbst!
✨Bewirb dich direkt auf unseren Jobseiten
Wir bei StudySmarter haben ständig spannende Werkstudentenstellen ausgeschrieben. Schau direkt auf unserer Website vorbei und bewirb dich! Je schneller du handelst, desto besser stehen deine Chancen, den Job zu landen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Werkstudent (w/m/d) im Bereich Data Engineering und Data Science (WS26/27) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Projekte!:In deinem Lebenslauf solltest du auf jeden Fall deine bisherigen Projekte im Bereich Data Science hervorheben. Wenn du an coolen Datensätzen gearbeitet hast oder Machine Learning Modelle erstellt hast, pack das rein! Es zeigt uns, dass du praktische Erfahrungen hast und weckt unser Interesse an deinen Skills.
Erwähne relevante Tools und Sprachen:Data Science bedeutet oft, mit spezifischen Tools und Programmiersprachen zu arbeiten. Stell sicher, dass du alles, was du kannst, wie Python, R oder SQL, in deinem Lebenslauf angibst. Das gibt uns einen klaren Überblick über dein technisches Know-how und hilft uns zu sehen, wie du ins Team passt.
Dein Anschreiben ist entscheidend:Nutze dein Anschreiben, um uns zu zeigen, warum du hungrig auf learnings im Data-Science-Bereich bist. Erzähl uns, was dich motiviert und wieso du bei 231 TUS - TRUMPF, Inc. als Werkstudent arbeiten möchtest! Das gibt deinem Profil eine persönliche Note, die uns anspricht.
Verlinke deinen GitHub oder Portfolio:Falls du einen GitHub-Account oder ein Portfolio mit deinen Data-Science-Arbeiten hast, unbedingt verlinken! Das macht es uns leichter, deine praktischen Fähigkeiten nachzuvollziehen und zeigt uns, dass du engagiert und aktiv in der Community bist. Zeig, was du kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 231 TUS - TRUMPF, Inc. vorbereitet
✨Zeig deine Datenliebe!
Für ein Werkstudentenprogramm im Bereich Data Science solltest du unbedingt ein Projekt in deinem Portfolio haben, das deine Fähigkeiten zeigt. Zeig, wie du Daten analysiert, visualisiert und interpretiert hast – egal, ob es sich um ein Uni-Projekt oder ein persönliches Interesse handelt. Das begeistert die Interviewer und zeigt, dass du praktisch mit Daten arbeiten kannst.
✨Mach dich mit Tools vertraut
In der Data Science nutzen wir viele verschiedene Tools wie Python, R oder SQL. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kurze Coding-Tests während des Interviews zu machen. Wenn du eine persönliche Vorliebe für ein Tool hast, teile das mit und erzähl, was du damit gemacht hast!
✨Erzähle von deinem Lernwillen
Als Werkstudent geht es oft auch darum, wie motiviert du bist, zu lernen und deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Sei bereit, über die aktuellen Trends in der Data Science zu sprechen und zeige Interesse an zusätzlichen Kursen oder Zertifikaten, die du gerne machen möchtest. Das zeigt Engagement!
✨Frag nach Projekten!
Nutze die Gelegenheit, um während des Interviews nach den Projekten zu fragen, an denen du arbeiten würdest. Fragen wie 'An welchen Arten von Datenanalysen arbeiten die Teammitglieder aktuell?' zeigen dein Interesse und helfen dir, die Herausforderungen des Unternehmens besser zu verstehen. Das macht einen guten Eindruck!
