Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen zur Anomalieerkennung in der industriellen Inspektion.
- Unternehmen: Die ROSEN Group ist ein führender Anbieter von Lösungen im Bereich Integritätsmanagement.
- Vorteile: Flexible Arbeitsbedingungen, Mentoring durch Experten und die Möglichkeit, an realen Projekten zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches, innovationsgetriebenes Arbeitsumfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Trage zur Forschung und Entwicklung in einer zukunftsorientierten Branche bei.
- Qualifikationen: Studium in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen; Erfahrung mit Python und ML-Frameworks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Master thesis: AI for Anomaly Detection in Non-Destructive Testing (NDT)
We are looking for a highly motivated Master’s student to join our R&D department in the non‑destructive testing (NDT) industry.
The position is based in an innovative, research‑oriented environment that facilitates direct interaction with experts from a wide range of disciplines and provides the ideal conditions for a high‑level master’s thesis.
The thesis focuses on developing state‑of‑the‑art AI‑based solutions for detecting anomalies in industrial inspection data.
Your role
- Develop innovative AI‑based solutions for anomaly detection in NDT applications.
- Conduct research on state‑of‑the‑art methods in self‑supervised learning and computer vision.
- Implement and optimize models using Python and popular ML/DL frameworks (e. g., Py Torch, Tensor Flow).
- Evaluate and compare different approaches using both quantitative and qualitative metrics.
- Collaborate with R&D experts to align solutions with real‑world industrial requirements.
- What you will bring
- A degree program (not yet completed) in field Computer Science, Data Science, Artificial Intelligence or a related field.
- Strong background in machine learning, deep learning, or computer vision.
- Hands‑on experience with Python and relevant libraries/frameworks.
- Interest in applying AI to industrial inspection and quality assurance.
- Analytical, structured working style and ability to work independently.
- Good written and spoken English skills.
What we offer
- Opportunity to contribute to cutting‑edge R&D in the NDT industry.
- Work on real‑world industrial datasets with high practical relevance.
- Flexible working conditions, including remote work options.
- Close supervision and mentoring by experienced researchers and engineers.
- A dynamic, innovation‑driven working environment.
Who we are
The ROSEN Group is a leading global provider of cutting‑edge solutions in all areas of the integrity process chain.
Since its beginnings as a one‑man business in 1981, ROSEN has grown rapidly and is today a technology group that operates in more than 110 countries with over 4,000 highly qualified employees.
ROSEN’s products and services include
- Inspection of critical industrial assets to ensure reliable operations of the highest standards and effectiveness.
- Customized engineering consultancy providing efficient asset integrity management.
- Production and supply of customized novel products and systems.
- Market‑driven, topical state‑of‑the‑art research and development providing “added‑value” products and services.
For more information about the ROSEN Group, visit www. rosen-group. com .
Do you have any questions? Fenja Brass, Recruitment.
#J-18808-Ljbffr
Thesis in the field of computer vision and machine learning Lingen (DE) Students & Graduates Arbeitgeber: ROSEN Group
Als Arbeitgeber in Lingen und Osnabrück bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil eines kreativen und multikulturellen Teams zu werden, das sich auf innovative Softwarelösungen spezialisiert hat. Unsere offene und unterstützende Arbeitskultur fördert Ihre persönliche und berufliche Entwicklung, während Sie an spannenden Projekten im Bereich der Datenverarbeitung und Analyse arbeiten. Genießen Sie flexible Arbeitszeiten, ein modernes Arbeitsumfeld und die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen DevOps-Umfeld weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 ROSEN Group bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei ROSEN Group 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 Thesis in the field of computer vision and machine learning Lingen (DE) Students & Graduates 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 ROSEN Group 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 ROSEN Group 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 ROSEN Group 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 ROSEN Group 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!
