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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Erhalte praktische Erfahrung in der Datenanalyse und arbeite an realen F1-Projekten.
- Arbeitgeber: Werde Teil des Audi Revolut F1® Teams, das Motorsportgeschichte schreibt.
- Mitarbeitervorteile: Mentorship, Networking, Schulungen und Zugang zu internen Ressourcen.
- Andere Informationen: Flexible Starttermine und die Möglichkeit, während deines Studiums praktische Erfahrungen zu sammeln.
- Warum dieser Job: Entwickle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Motorsportumfeld und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik, Data Science oder verwandtem Bereich; Python-Kenntnisse erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Wir sind das Audi Revolut F1® Team. Das Audi Revolut F1 Team ist das offizielle Werksteam von Audi, da die Marke 2026 zum ersten Mal in die FIA Formel 1 Weltmeisterschaft eintritt. Das Team hat drei Standorte: Die Antriebseinheit wird von der Audi Formula Racing GmbH im Audi Competence Center Motorsport in Neuburg, Deutschland, entwickelt; das Chassis wird in den hochmodernen Einrichtungen von Audi Motorsport AG in Hinwil, Schweiz, konstruiert und die Rennoperationen werden dort verwaltet; während das Audi Motorsport Technology Centre UK in Bicester, Vereinigtes Königreich, einen Fuß in das Herz des 'Motorsport Valley' bietet, mit direktem Zugang zu Top-F1-Talenten und wichtigen strategischen Partnern.
Was Sie benötigen? Die Denkweise eines Athleten. Wenn Sie jemand sind, für den Aufgeben keine Option ist und Grenzen nur etwas sind, das überwunden werden muss, können Sie mit uns Vorsprung durch Technik in die Formel 1 bringen. Werden Sie Teil dieses einzigartigen Projekts und schreiben Sie Motorsportgeschichte.
Diese Position für das Audi Revolut F1® Team ist bei Audi Motorsport AG in Hinwil (Schweiz) angesiedelt.
Warum uns beitreten?
- Praktische, praktische Erfahrung in einem professionellen Motorsportumfeld
- Mentoring und Unterstützung von erfahrenen Kollegen
- Einblick in reale F1-Projekte und geschäftliche Herausforderungen
- Entwicklung wichtiger Beschäftigungsfähigkeiten
- Netzwerkmöglichkeiten im gesamten Unternehmen
Training & Entwicklung
- Strukturiertes Einarbeitungsprogramm
- Laufende Lernsitzungen / Workshops
- Zugang zu internen Schulungsressourcen
- Regelmäßiges Feedback und Leistungsüberprüfungen
Ihre Mission
Dies ist eine aufregende Gelegenheit für einen motivierten Studenten, praktische Erfahrungen in der Datenanalyse zu sammeln. Sie arbeiten mit erfahrenen Fachleuten zusammen und tragen zu realen Projekten bei, die einen Einfluss haben.
Unterstützung der täglichen Datenanalyseaktivitäten innerhalb der Abteilung Digitale Lösungen, einschließlich:
- Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen und Trainingsalgorithmen zur Unterstützung von Leistungs- und Entscheidungsprozessen im gesamten Fahrzeug und bei den Rennoperationen
- Modellierung realer Dynamiken unter Verwendung statistischer, mathematischer und simulationsbasierter Methoden
- Unterstützung bei der Verpackung, Bereitstellung und Wartung von Simulationswerkzeugen als robuste, wiederverwendbare Softwarekomponenten und APIs
- Teilnahme an Code-Reviews, Tests, Dokumentation und kontinuierlicher Verbesserung von Softwaresystemen
- Durchführung von Recherchen, Analysen oder Dateneingaben nach Bedarf
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern und Teilnahme an Besprechungen
- Präsentation von Ergebnissen oder Mitwirkung an Berichten
- Erlernen und Anwenden neuer Fähigkeiten, die für die Rolle relevant sind
Ihr Profil
- Derzeit im Masterstudium der Informatik, Datenwissenschaft, künstlichen Intelligenz oder eines verwandten Bereichs
- Grundkenntnisse der Renndynamik, Aerodynamik und Fahrzeugdynamik
- Vertrautheit mit Software-Engineering-Prinzipien (objektorientierte Programmierung, Versionskontrolle, Containerisierung und/oder DevOps-Workflows) ist von Vorteil
- Starkes Verständnis von Problemen und Algorithmen des Reinforcement Learning
- Praktische Erfahrung im Kontext von Multi-Agenten-Systemen ist von Vorteil
- Kenntnisse über Probleme und Algorithmen der Computer Vision sind von Vorteil
- Versiert in Python (C/C++ ist von Vorteil)
- Gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten
- Bereitschaft zu lernen und Initiative zu ergreifen
- Fähigkeit, Zeit zu managen und Fristen einzuhalten
Berechtigungskriterien
- Recht auf Arbeit in der Schweiz (EU/EFTA-Staatsbürgerschaft oder Schweizer Arbeitsgenehmigung)
- Verfügbar für die vollen 12 Monate des Programms
- Flexibler Starttermin vor dem Praktikum im Rahmen Ihres Studienprogramms
- Studium eines Studiengangs im Maschinenbau oder einem verwandten Bereich
Bewerbungsprozess
Interviews finden im Juni und Juli statt, mit den endgültigen Ergebnissen bis Ende Juli. Aufgrund des hohen Bewerbungsvolumens können wir kein individuelles Feedback geben.
Internship - Data Analytics Arbeitgeber: Audi Revolut F1 Team
Kontaktperson:
Audi Revolut F1 Team HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Internship - Data Analytics
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Mitarbeitern des Audi Revolut F1® Teams in Kontakt zu treten. Stelle Fragen, zeige dein Interesse und baue ein Netzwerk auf, das dir bei deiner Bewerbung helfen kann.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich gut auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über die neuesten Entwicklungen in der Formel 1 und die Technologien, die Audi verwendet. Zeige, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch leidenschaftlich an der Branche interessiert bist.
✨Tipp Nummer 3
Präsentiere deine Projekte! Wenn du bereits an relevanten Datenanalysen oder Softwareentwicklungen gearbeitet hast, bringe diese Beispiele ins Gespräch. Zeige, wie deine Erfahrungen direkt zur Rolle im Audi Revolut F1® Team passen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Engagement und gibt dir die beste Chance, im Auswahlprozess gesehen zu werden. Lass uns wissen, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Internship - Data Analytics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Datenanalyse sollten in deiner Bewerbung klar rüberkommen. Lass uns wissen, warum du Teil des Audi Revolut F1® Teams werden möchtest.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, um deine Fähigkeiten zu belegen. Zeig uns, wie du deine Kenntnisse in Python oder Machine Learning in der Praxis angewendet hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer!
Achte auf die Details!: Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind ein Muss! Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung gründlich zu überprüfen. Ein kleiner Fehler kann einen großen Eindruck hinterlassen – und nicht immer den besten.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Audi Revolut F1 Team vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit der Formel 1 und den spezifischen Herausforderungen im Motorsport vertraut. Informiere dich über aktuelle Trends, Technologien und die Rolle von Datenanalyse in diesem Bereich. Das zeigt dein Interesse und deine Motivation.
✨Technische Fähigkeiten betonen
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Python und anderen relevanten Programmiersprachen zu demonstrieren. Sei bereit, konkrete Beispiele für Projekte oder Erfahrungen zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und Softwareentwicklung zeigen.
✨Teamarbeit und Kommunikation
Hebe deine Teamfähigkeit hervor, da du in einem dynamischen Umfeld arbeiten wirst. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast und wie du Herausforderungen gemeinsam gemeistert hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Projekte zu erfahren, an denen du arbeiten würdest.