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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine Learning und Computer Vision Algorithmen für innovative Sicherheitssysteme.
- Arbeitgeber: Führendes Unternehmen in der Automobilindustrie mit Fokus auf aktive Sicherheit.
- Mitarbeitervorteile: Umfassendes Mentoring, flexible Arbeitszeiten, attraktive Vergütung und persönliche Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der aktiven Sicherheit mit neuesten Technologien und innovativen Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen, Programmierkenntnisse in Python und C++.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und Unterstützung für Studierende.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 2000 - 2500 € pro Monat.
Unser Team verantwortet die Erfüllung von Verbraucherschutzanforderungen in der aktiven Sicherheit. Wir stellen die Absicherung von Fahrzeugprojekten sicher, um Verbraucherschutzziele zu bestätigen, und gestalten innovative Sicherheitslösungen mit.
Was erwartet dich?
- Du unterstützt bei der Weiterentwicklung von Machine Learning und Computer Vision Algorithmen für aktive Sicherheitssysteme.
- Außerdem wirkst du mit bei der Entwicklung einer Software zur Driver Monitoring Absicherung.
- Darüber hinaus trägst du zur Konzeptentwicklung für Anomalieerkennung in Messdaten bei.
- Zudem hilfst du bei der Weiterentwicklung einer Preprocessing Pipeline für Versuchsdaten.
Was bringst du mit?
- Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Fahrzeugtechnik, Elektrotechnik oder vergleichbar.
- Erfahrung im Bereich Machine Learning und Computer Vision wünschenswert.
- Sehr gute Programmierkenntnisse erforderlich, insbesondere in Python und C++.
- Analytisches Denkvermögen und strukturierte Arbeitsweise.
- Begeisterung für neue Technologien und innovative Umfelder.
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Möchtest du die Zukunft der aktiven Sicherheit mit innovativen Technologien mitgestalten? Dann bewirb dich jetzt!
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).
- Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten.
Startdatum: frühestens ab 18.05.2026
Dauer: 6 Monate
Arbeitszeit: Vollzeit
Hilfreiche Tipps zu deiner Bewerbung und dem Bewerbungsprozess findest du hier.
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.
Praktikant Machine Learning und Computer Vision in der aktiven Sicherheit (w/m/x) Arbeitgeber: BMW Group
Kontaktperson:
BMW Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Praktikant Machine Learning und Computer Vision in der aktiven Sicherheit (w/m/x)
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über Praktika oder Projekte, die dich interessieren – oft erfährt man so von Möglichkeiten, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, indem wir dir Ressourcen zur Verfügung stellen, die dir bei der Vorbereitung auf technische Interviews helfen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning und Computer Vision! Teile eigene Projekte oder Ideen, die du entwickelt hast, um dein Interesse und deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Das kann einen großen Unterschied machen!
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Außerdem gibt es oft spezielle Programme oder Events, die nur über unsere Plattform zugänglich sind.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Praktikant Machine Learning und Computer Vision in der aktiven Sicherheit (w/m/x)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Position interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Betone deine Skills: Stell sicher, dass du deine Programmierkenntnisse in Python und C++ klar hervorhebst. Wenn du Erfahrung im Bereich Machine Learning und Computer Vision hast, dann lass uns das wissen! Wir wollen sehen, was du drauf hast.
Struktur ist alles: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können. Eine saubere und übersichtliche Bewerbung macht einen guten Eindruck!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen zur Verfügung hast. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei BMW Group vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Computer Vision vertraut. Lies aktuelle Artikel oder schaue dir Tutorials an, um ein gutes Verständnis für die Technologien zu bekommen, die du in der aktiven Sicherheit einsetzen wirst.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in deinem Studium oder Praktika gesammelt hast. Sei bereit, diese während des Interviews zu erläutern und zu zeigen, wie du deine Programmierkenntnisse in Python und C++ angewendet hast.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Du könntest gebeten werden, ein Problem zu lösen oder einen Algorithmus zu erklären. Übe, deine Gedanken klar und strukturiert zu präsentieren, um zu zeigen, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder nach den Technologien, die sie verwenden. So kannst du auch herausfinden, ob die Stelle wirklich zu dir passt.