Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Qualitätskontrollwerkzeuge mit Datenanalyse auf einer Aluminiumproduktionslinie.
- Unternehmen: Novelis, der weltweit führende Anbieter von innovativen Produkten und Dienstleistungen.
- Vorteile: Praktische Erfahrung in einem nachhaltigen Unternehmen mit globaler Reichweite.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte eine nachhaltige Zukunft und arbeite an spannenden Technologien.
- Qualifikationen: Bachelor- oder Masterstudium in Ingenieurwesen, Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 900 - 1100 € pro Monat.
Novelis ist bestrebt, gemeinsam eine nachhaltige Welt zu gestalten und ist der weltweit führende Anbieter innovativer Produkte und Dienstleistungen sowie der größte Recycler von Aluminium. Wir arbeiten mit Kunden in den Bereichen Automobil, Luftfahrt, Getränkedosen und Spezialsektoren zusammen, um Lösungen anzubieten, die die Vorteile von Aluminium verbessern. Wir verfügen über ein koordiniertes Netzwerk technisch anspruchsvoller Walz- und Recyclinganlagen an 29 Standorten in 9 Ländern in Nordamerika, Südamerika, Europa und Asien, mit 12.750 Mitarbeitern weltweit. Der Hauptsitz befindet sich in Atlanta. Zu unseren Kunden zählen einige der wichtigsten und bekanntesten Marken der Welt, darunter Coca-Cola, Ford, BMW, Jaguar Land Rover, Airbus, Boeing, Nespresso, Samsung und andere. Darüber hinaus ist Novelis an der Spitze der Branche durch seine Nachhaltigkeits- und Recyclingbemühungen.
Wir suchen einen Praktikanten (100%) für unseren Standort in Sierre, Schweiz. Ihre Aufgaben umfassen:
- Entwicklung und Wartung von Qualitätskontrollwerkzeugen mit Datenanalyse von Lasersensoren und Kameras in einer Aluminiumbandproduktionslinie.
- Implementierung von grafischer SPC (Statistische Prozesskontrolle) zur Überwachung kritischer Parameter einer kontinuierlichen Produktionslinie.
- Überwachung eines Modells zur Vorhersage der Chargenübereinstimmung.
- Verfolgung der Leistung des ML-Modells.
- Kontinuierliche Aktualisierung (Drift-Management).
- Berichte zur Bandflachheit mit Analyse des Bandprofils über Lasersensoren.
- Analyse der zurückgegebenen Laserintensität (mit Texterkennung (Computer Vision + OCR)).
- Vergleich mit Anweisungen.
- Messung der Ähnlichkeit von Defekten über Bilder.
- Vergleich von Defekten über ein System für Graustufenbilder.
- Chargensuche mit Defekten.
- Defekterkennung am Band mittels Laserintensität.
- Wartung von Webschnittstellen (Modellbereitstellung und Berichte).
Wie Sie uns überzeugen können:
- Sie haben einen Bachelor-Abschluss oder sind derzeit im Masterstudium im Ingenieurwesen (EPFL, HES-SO oder gleichwertig).
- Sie besitzen ausgezeichnete analytische Fähigkeiten, einen kritischen Verstand und sind leidenschaftlich an Technologien interessiert. Sie beherrschen Python und die Grundlagen von C# (Kenntnisse in C# sind von Vorteil) und haben erste Erfahrungen mit SQL und Power BI.
- Sie haben Kenntnisse in maschinellem Lernen und Deep Learning (PyTorch), Computer Vision (OpenCV, OCR), einschließlich der zugehörigen Frameworks (Scikit-learn, TensorFlow) sowie Konzepte der Ähnlichkeitssuche über Embeddings.
- Sie sprechen Französisch oder Deutsch und haben gute Kenntnisse in der anderen Sprache.
Intern Arbeitgeber: Novelis Switzerland SA
Novelis ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Küsnacht, Schweiz, eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Work-Life-Balance, einschließlich großzügiger Urlaubsregelungen und Sabbaticals, fördert Novelis die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem engagiert sich das Unternehmen für Vielfalt und Inklusion, was zu einer dynamischen und unterstützenden Unternehmenskultur beiträgt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Intern erhalten könntest
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei Novelis Switzerland SA bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei Novelis Switzerland SA für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Intern mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei Novelis Switzerland SA definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei Novelis Switzerland SA durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Novelis Switzerland SA vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei Novelis Switzerland SA möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
