Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Modelle und arbeite an innovativen Sensorprojekten.
- Unternehmen: Innovatives GreenTech-Unternehmen mit Fokus auf digitale Transformation.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, spannende Aufgaben und zahlreiche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Teamspirit und kreative Ideen sind bei uns herzlich willkommen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Technologien von morgen und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen und erste Erfahrungen in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Deine neue Herausforderung
Du begeisterst dich für Künstliche Intelligenz, Sensorik und nachhaltige Technologien? Du möchtest an innovativen Forschungs- und Entwicklungsprojekten in den Bereichen intelligente Sensorsysteme mitarbeiten? Dann werde Teil unseres Digital GreenTech-Teams an unserem Standort in Niedersachsen und gestalte mit uns den Weg in eine grüne und digitale Zukunft!
Deine Mission
- Entwicklung und Evaluation von KI-, Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen zur Analyse multisensorischer Daten.
- Verarbeitung, Analyse und Qualitätssicherung großer Sensor- und Umweltdatensätze (z. B. Audio-, Bild-, Spektral- und IoT-Daten).
- Konzeption und Implementierung von Datenpipelines für die Erfassung, Vorverarbeitung und Auswertung von Sensordaten.
- Entwicklung von Prototypen für Edge-AI-, IoT- und Cloud-Anwendungen im Bereich intelligenter Sensorsysteme.
- Mitarbeit an Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie Dokumentation, Visualisierung und wissenschaftliche Auswertung von Ergebnissen.
Dein Profil
- Studium der Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz, Elektrotechnik, Robotik, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs.
- Erste praktische Erfahrungen in Python sowie im Umgang mit Machine-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow, Librosa oder scikit-learn).
- Interesse an Sensorik, Computer Vision, Signalverarbeitung oder IoT-Systemen.
- Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Gute Deutsch (B1) – und sehr gute Englischkenntnisse (C1/C2).
Warum wir?
- Weil wir das Rundum-sorglos-Paket bieten – und 100 % Enthusiasmus für die Digitale Transformation.
- Jeden Tag das Gleiche? Nicht bei uns! Spannende Aufgaben in einem innovativen Umfeld, in dem du dich persönlich und fachlich weiterentwickeln kannst.
- Dein Gehirn bleibt in Bewegung – ganz ohne Jogginghose.
- Innovation mit Impact: Wir arbeiten an den Technologien von morgen – und du bist mittendrin.
- Von GreenTech bis Smart Processes: Bei uns gibt es kein Stehenbleiben, immer nur den nächsten Schritt nach vorn.
- Teamspirit? Check! Motivierte Kolleginnen und Kollegen, die nicht nur kluge Köpfe, sondern auch verdammt nette Menschen sind – das ist unser Team!
- Was zählt, ist, dass wir gemeinsam die besten Lösungen finden.
- Ideen willkommen: Bei uns gibt’s keine "Das haben wir schon immer so gemacht"-Mentalität. Wir bieten dir den Raum und die Unterstützung, um aus deinen Visionen echte Erfolge zu machen.
- Flexibilität? Auf jeden Fall! Bei uns bestimmst du, wann und wo du am produktivsten bist. Egal ob Flexitime oder Mobile Work – wir unterstützen deinen persönlichen Work-Style.
- Benefits, die sich lohnen: Von Jobticket über Corporate Benefits bis hin zum Urban Sports Club.
Deine Ansprechpersonen
Sabrina Steil
Human Resources
+49 173 7221 274
Werkstudent (m/w/d) AI-Based Sensor Analytics & Machine Learning Arbeitgeber: Aws Institut
Unser Unternehmen bietet dir als Werkstudent im Bereich KI-basierte Sensoranalytik und Machine Learning die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich der digitalen Transformation und nachhaltigen Technologien verschrieben hat. Du profitierst von flexiblen Arbeitszeiten, einem starken Teamgeist und der Chance, an zukunftsweisenden Projekten mitzuarbeiten, während du deine Fähigkeiten in einem unterstützenden und kreativen Arbeitsumfeld weiterentwickelst. Bei uns hast du die Freiheit, deine Ideen einzubringen und aktiv zur Gestaltung einer grünen Zukunft beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Werkstudent (m/w/d) AI-Based Sensor Analytics & Machine Learning 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 Aws Institut 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 (m/w/d) AI-Based Sensor Analytics & Machine Learning 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 Aws Institut 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 Aws Institut 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!
