Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datenbasierte Lösungen für Predictive Maintenance und arbeite an realen Innovationsprojekten.
- Unternehmen: Actemium, Teil von VINCI Energies, mit Fokus auf intelligente Instandhaltung.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, Mentoring, Aktienprogramm und zahlreiche Weiterbildungsangebote.
- Weitere Informationen: Strukturiertes Traineeprogramm mit exzellenten Karrierechancen und einem starken Netzwerk.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Industrie mit KI und Machine Learning aktiv mit.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Interesse an innovativen Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 2000 - 2500 € pro Monat.
Du möchtest Dein Studium in einem echten Industrieprojekt anwenden und KI nicht nur theoretisch verstehen, sondern aktiv mitgestalten? Dann starte Dein Traineeprogramm bei Actemium und entwickle gemeinsam mit uns die Zukunft der intelligenten Instandhaltung. Als Trainee Data Science & KI für Predictive Maintenance (w/m/d) arbeitest Du im Rahmen eines zwölfmonatigen Traineeprogramms an der Entwicklung datenbasierter Lösungen zur Zustandsbewertung und Ausfallprognose von Maschinen. Gleichzeitig bist Du Teil des unternehmensübergreifenden Innovation Tandem Programms von VINCI Energies. Nach erfolgreichem Abschluss des Programms ist Deine Übernahme in eine unbefristete Position ausdrücklich vorgesehen.
Das erwartet Dich:
- Während Deines zwölfmonatigen Traineeprogramms arbeitest Du gemeinsam mit einem erfahrenen Tandempartner an einem realen Innovationsprojekt.
- In regelmäßigen Präsenzveranstaltungen, Workshops, Schulungen und Coachings entwickelst Du Deine fachlichen, methodischen und persönlichen Kompetenzen kontinuierlich weiter.
- Du tauschst Dich mit weiteren Trainees aus unterschiedlichen Gesellschaften, Expertinnen und Experten sowie Führungskräften innerhalb von VINCI Energies aus und baust ein unternehmensübergreifendes Netzwerk auf.
- An mehreren Meilensteinen präsentierst Du gemeinsam mit Deinem Fachbereich die Fortschritte Deines Projekts und bereitest die entwickelte Lösung für das operative Geschäft vor.
Datenanalyse:
- Aufbereitung, Strukturierung und Analyse von Maschinen-, Betriebs- und Servicedaten
Predictive Maintenance:
- Identifikation von Mustern, Anomalien und kritischen Maschinenzuständen
Machine Learning:
- Mitarbeit bei der Entwicklung von KI-Modellen zur Ausfallprognose und Restlaufzeitberechnung
Fehleranalysen:
- Auswertung von Fehlercodes, Serviceberichten und technischen Ereignissen
Condition Monitoring:
- Entwicklung datenbasierter Zustandsbewertungen für industrielle Anlagen
Wartungsoptimierung:
- Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen für Service, Ersatzteile und Instandhaltung
Schnittstellenmanagement:
- Zusammenarbeit mit technischen Fachbereichen, Serviceorganisation und IT
Visualisierung & Reporting:
- Aufbereitung von Ergebnissen für technische und kaufmännische Stakeholder
Kurz gesagt: Du verwandelst technische Daten in fundierte Entscheidungen und trägst dazu bei, Maschinenstillstände vorherzusagen, bevor sie auftreten.
Was Du idealerweise mitbringst:
- Qualifikation: Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Künstlicher Intelligenz oder Wirtschaftsingenieurwesen mit guten Studienleistungen sowie Interesse an datengetriebenen Fragestellungen und innovativen Technologien
- KI & Data Science: Begeisterung für Machine Learning, Predictive Analytics und datengetriebene Lösungen
- Datenverständnis: Interesse an Datenanalyse, Datenaufbereitung und Datenmodellen
- Technisches Verständnis: Interesse an Maschinen, Sensorik und industriellen Prozessen
- Analytische Stärke: Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge aus Daten abzuleiten
- Programmierung: Idealerweise erste Kenntnisse in Python, SQL oder vergleichbaren Technologien
- Arbeitsweise: Eigenständig, strukturiert und lösungsorientiert
- Kommunikation: Freude an der Zusammenarbeit mit technischen Fachbereichen
Darauf kannst Du Dich freuen:
- Innovation Tandem Programm: Strukturiertes Entwicklungsprogramm mit Workshops, Trainings, Coachings, gemeinsamen Meilensteinen und einem konzernweiten Trainee-Netzwerk
- Mentoring & Projektverantwortung: Persönliche Begleitung durch einen erfahrenen Tandempartner sowie frühzeitige Verantwortung für ein reales Innovationsprojekt
- Zukunftssicher arbeiten. Unfallsicher handeln: Ein wirtschaftlich starker Arbeitgeber mit klarer Verantwortung für Deine Sicherheit
- Aktienprogramm (VINCI): Am Unternehmenserfolg beteiligt und Vermögen aufbauen
- Eigene Academy: Klare fachliche und persönliche Entwicklung
- Mitarbeitendenempfehlung: Bis zu 3.000 € Prämie für erfolgreiche Empfehlungen
Noch mehr Gründe für uns:
- 30 Urlaubstage
- Kinderbetreuungszuschuss & Sonderurlaub
- Firmenfitnessprogramm
- Bikeleasing
- Krankenzusatzversicherung
- Mentale Gesundheitsangebote
- Mitarbeiterrabatte
- Welcome Day & Expertennetzwerk
- Betriebliche Altersvorsorge
- Firmenevents
- Kostenlose Parkplätze & gute Anbindung
Konzern im Rücken - Business Unit im Herzen: Die Actemium Mechatronic GmbH bietet deutschlandweit Services, Wartungen und Instandhaltungen für industrielle und logistische Anlagen. Von der Inbetriebnahme über Remote Monitoring bis hin zum technischen Support gewährleisten wir einen zuverlässigen und effizienten Anlagenbetrieb. Actemium ist die Industriemarke von VINCI Energies. Wir planen, bauen und betreiben industrielle Anlagen und halten die Produktion am Laufen.
Trainee Data Science & KI (w/m/d) - Predictive Maintenance Arbeitgeber: PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein)
Lyreco Coffee Solutions bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für den Corporate Account Sales Manager in Dietikon, wo ein motiviertes Team und eine menschenzentrierte Unternehmenskultur auf dich warten. Mit viel Gestaltungsspielraum und einer strategischen Führungsposition hast du die Möglichkeit, deine Karriere aktiv zu gestalten und von attraktiven Sozialleistungen sowie umfangreichen Weiterentwicklungsmöglichkeiten zu profitieren. Hier wird Eigenverantwortung großgeschrieben, und du kannst deine Erfolge durch unser Very Lyreco People-Programm anerkannt sehen.
Kontaktdaten:
PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Trainee Data Science & KI (w/m/d) - Predictive Maintenance erhalten könntest
✨Schau dir lokale Data Science Meetups an!
In der Data Science Community gibt es viele Meetups und Konferenzen, die tolle Gelegenheiten bieten, um Kontakte zu knüpfen. Besuche solche Veranstaltungen in deiner Nähe, um mit Gleichgesinnten ins Gespräch zu kommen und möglicherweise auch Recruiter von Unternehmen wie PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) zu treffen!
✨Nutze Online-Plattformen für Data Science
Plattformen wie Kaggle oder GitHub sind ideal, um dein Portfolio zu zeigen und dich mit anderen Data Scientists auszutauschen. Beginne mit kleineren Projekten oder Challenges auf diesen Plattformen und präsentiere deine Lösungen auf deinem Profil!
✨Frag nach Praktika über Universitätskanäle
Universitäten haben oft spezielle Karrierezentren, die dir bei der Suche nach einem Traineeplatz helfen können. Sie wissen oft von Praktikumsangeboten, die noch nicht öffentlich ausgeschrieben sind, also zögere nicht, dir die Unterstützung zu holen!
✨Bewirb dich direkt auf unserer Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, talentierte Trainees zu unterstützen. Schau dir die offenen Stellen bei PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) auf unserer Website an und bewirb dich direkt! Je kreativer und konkreter dein Ansatz ist, desto besser wird dein Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Trainee Data Science & KI (w/m/d) - Predictive Maintenance mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach dein Interesse klar!:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt hervorheben, warum du dich für die Data Science interessierst und was dich an PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) reizt. Zeig uns, dass du Bock hast, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren – schließlich sind wir hier, um gemeinsam zu wachsen!
Deine Skills im Fokus:Stell sicher, dass du relevante Skills wie Programmiersprachen (z. B. Python oder R), Kenntnisse in SQL oder Machine Learning in deinem Lebenslauf anführst. Auch deine Projekte oder Studienarbeiten in diesem Bereich können wir gerne sehen – pack die besten in dein Portfolio!
Ruhig über den Tellerrand schauen:Wenn du Erfahrungen aus anderen Bereichen hast – sei es aus Praktika, Projekten oder sogar Hobbys – bring das mit ein! Oftmals ist in Data Science eine interdisziplinäre Denkweise super hilfreich. Zeig uns, was dich besonders macht und wie du das in die Data Science einbringen kannst!
Kurze Fragen, klare Antworten:Bei einem Trainee-Programm kommt es darauf an, offen für Feedback zu sein und klar zu kommunizieren. Wenn du Fragen zu deinem Bewerbungsprozess hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PVH (Tommy Hilfiger/Calvin Klein) vorbereitet
✨Statistische Grundlagen auffrischen
Als Data-Science-Trainee ist es super wichtig, die Grundlagen der Statistik und der Datenanalyse im Kopf zu haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Regressionsanalysen zu beantworten. Das zeigt, dass du die nötigen Grundlagen hast, um in dieser Rolle durchstarten zu können.
✨Bereit für technische Herausforderungen
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei auf praktische Programmierfragen vorbereitet. Das bedeutet, dass du mit Sprachen wie Python oder R sicher umgehen kannst. Erwarte vielleicht auch eine kleine Programmieraufgabe während des Interviews, also übe ein paar Coding-Challenges!
✨Lernbereitschaft zeigen
Als Trainee steht das Lernen im Vordergrund. Überlege dir konkrete Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten oder Tools schnell erlernt hast. Zeig, dass du offen für Feedback bist und gerne in einem Team arbeitest, das dir beim Wachsen hilft!
✨Projekterfahrung und Portfolio teilen
Obwohl du in einer Traineeposition bist, solltest du vielleicht bereits an Projekten gearbeitet haben, sei es im Studium oder in persönlichen Projekten. Bereite eine kleine Übersicht deiner Arbeiten vor, inklusive der Tools und Methoden, die du verwendet hast, um fesselnde Einblicke in deine Denkweise und deine Herangehensweise an Data-Science-Probleme zu geben.
