Praktikant Predictive Maintenance & Data Analytics (w/m/x)

Nur hochprofessionelle Abläufe in dynamischen Teams produzieren innovative Spitzentechnologie. Aber Fahrfreude wird bei uns von der Entwicklung bis zur Fertigung vor allem auch mit Spaß an der Arbeit und Begeisterung für das gemeinsame Projekt realisiert. Deshalb geben wir Studierenden bei uns nicht nur die Gelegenheit zum Zuhören, sondern auch zum Mitreden und Weiterdenken.

Unser Team bei der BMW Group im InnoLab4 der Montage am Standort Regensburg entwickelt innovative Lösungen für Predictive Maintenance in der Automobilproduktion. Im Rahmen deines Praktikums wirkst du mit bei der Umsetzung datenbasierter Instandhaltungskonzepte.

Was erwartet dich?

• Du unterstützt unser Projektteam der Instandhaltung bei der Optimierung von Predictive Maintenance Lösungen.
• Außerdem wirkst du mit bei der Analyse von Daten im Umfeld von Predictive Maintenance und bist an der Auswertung und Beurteilung der Ergebnisse beteiligt.
• Darüber hinaus unterstützt du bei der Implementierung der erforderlichen Sensorik zur Analyse.
• Zudem wirkst du mit bei der Entwicklung neuer Algorithmen zur Datenanalyse im Expertenteam.
• Zusätzlich trägst du koordiniert zur Zusammenarbeit mit internen Fachstellen im Werk und in der Zentrale bei.
• Studium der Ingenieur-, Informationswissenschaften, Maschinenbau, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs.
• Zweite Hälfte des Diplom- oder Bachelorstudiengangs oder Masterstudium.
• Grundkenntnisse in der Programmierung.
• Kenntnisse der Grundlagen von Machine Learning oder Data Analytics von Vorteil.
• Sicherer Umgang mit MS Office.
• Verhandlungssichere Deutschkenntnisse.

Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Attraktive & faire Vergütung.
• Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).

Wir bei der BMW Group legen großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerber:innen. Mehr dazu hier .

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