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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Join the Data Analytics Team to analyze production data and develop Machine Learning models.
- Arbeitgeber: Be part of Bosch, a leader in automotive technology and innovation.
- Mitarbeitervorteile: Gain hands-on experience with potential for further opportunities post-internship.
- Warum dieser Job: Contribute to digital transformation and work with cutting-edge data technologies.
- Gewünschte Qualifikationen: Studying (Business) Informatics, Data Science, or related fields; strong Python skills required.
- Andere Informationen: Diversity and inclusion are core values; we welcome all applicants.
Praktikum im Bereich Data Science and Engineering
Ort: Schwäbisch Gmünd
Unternehmen: Robert Bosch
Arbeitszeit: Vollzeit
Aufgaben
- Werde Teil des Data Analytics Teams und unterstütze unsere Wertströme bei Bosch Automotive Steering (AS) durch die Analyse der Produktionsdaten.
- Im Rahmen deines Praktikums entwickelst du eigenständig Machine Learning Modelle nach dem CRISP-DM, um aus komplexen Datensätzen wertvolle Erkenntnisse zu generieren und diese mit den Fachexperten zu diskutieren.
- Du entwirfst Schulungsunterlagen für gängige Data Science Themen (wie verschiedene ML-Modelle, Statistik etc.), um die digitale Transformation bei Bosch aktiv mitzugestalten und voranzutreiben.
- Außerdem bist du dir der Bedeutung einer guten Datenqualität bewusst und hilfst dabei, diese kontinuierlich zu verbessern.
- Des Weiteren unterstützt du bei der Implementierung vorhandener ML-Modelle und bindest diese in eine Architektur ein.
- Die Arbeit mit Servern und virtuellen Maschinen ist dir nicht fremd.
- Nicht zuletzt bringst du Interesse im Bereich Data Engineering mit und verfügst über erste Kenntnisse von Tools wie Apache Hadoop, Spark und Kafka.
Profil
- Ausbildung: Studium im Bereich (Wirtschafts-) Informatik, Data Science, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung im Bereich Machine Learning, sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken und deren Abfragesprachen SQL o.Ä., Kenntnisse in Versionierungssystemen z.B. Git, Erfahrung mit Linux-Systemen, Tableau und Power BI, Verständnis für fertigungsorientierte IT, Datenarchitekturen und Engineering von Datenpipelines
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: teamfähig, flexibel, motiviert, analytisch unternehmerisch denkend, begeisterungsfähig, selbstständig, abstraktionsfähig und sorgfältig
- Sprachen: sehr gutes Deutsch oder Englisch
Kontakt & Wissenswertes
- Beginn: nach Absprache
- Dauer: 6 Monate, im Anschluss besteht nach Absprache die Möglichkeit einer Werkstudententätigkeit / Abschlussarbeit.
- Voraussetzung für das Praktikum ist deine Immatrikulation an einer Hochschule.
Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, deine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, deine Prüfungsordnung sowie ggf. deine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Du hast fachliche Fragen zum Job? Stefan Ruhrmann (Fachabteilung) +49 7171 31 3574 Ilona Walz (Fachabteilung) +49 7171 31 6480
In diesem Team sind wir per du. Werde ein Teil davon und erlebe mit uns einzigartige Bosch-Momente.
Praktikum im Bereich Data Science and Engineering Arbeitgeber: Bosch Thermotechnik GmbH
Kontaktperson:
Bosch Thermotechnik GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Praktikum im Bereich Data Science and Engineering
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen oder Professoren, die bereits Erfahrungen im Bereich Data Science haben. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu Bosch herstellen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Science und Engineering. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Branche hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Python und Machine Learning zu demonstrieren. Überlege dir praktische Beispiele oder Projekte, die du während deines Studiums umgesetzt hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, Fragen zur Datenqualität und zu Datenarchitekturen zu beantworten. Zeige, dass du die Bedeutung dieser Themen verstehst und wie sie zur digitalen Transformation bei Bosch beitragen können.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Praktikum im Bereich Data Science and Engineering
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Dokumente vorbereiten: Bereite alle erforderlichen Dokumente vor, einschließlich Lebenslauf, Notenspiegel, Immatrikulationsbescheinigung und Prüfungsordnung. Achte darauf, dass alles aktuell und gut strukturiert ist.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für Data Science und Engineering zum Ausdruck bringst. Erkläre, warum du bei Bosch arbeiten möchtest und wie du zur digitalen Transformation beitragen kannst.
Prüfe deine Bewerbung: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe sie auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Achte darauf, dass alle Informationen korrekt und vollständig sind, um einen professionellen Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bosch Thermotechnik GmbH vorbereitest
✨Verstehe die CRISP-DM Methode
Da du eigenständig Machine Learning Modelle nach dem CRISP-DM entwickeln wirst, ist es wichtig, dass du diese Methode gut verstehst. Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse über die verschiedenen Phasen des CRISP-DM Prozesses zu erläutern und wie du diese in deinen bisherigen Projekten angewendet hast.
✨Bereite Beispiele für Datenanalysen vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu präsentieren, bei denen du Produktionsdaten analysiert hast. Zeige, wie du wertvolle Erkenntnisse gewonnen hast und welche Tools oder Techniken du dabei verwendet hast.
✨Kenntnisse in relevanten Tools demonstrieren
Stelle sicher, dass du mit den Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Sei bereit, Fragen zu Apache Hadoop, Spark, Kafka sowie zu SQL und Python zu beantworten. Wenn möglich, bringe eigene Projekte oder Erfahrungen mit diesen Technologien zur Sprache.
✨Teamarbeit und Kommunikation betonen
Da die Rolle Teamarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit in einem Team vorbereiten. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten, insbesondere wie du komplexe technische Konzepte verständlich für Fachexperten erklären kannst.
