Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Auswertungen und Machine-Learning-Modelle für innovative Produkte.
- Unternehmen: STIHL – ein Unternehmen, das Verantwortung und Ideen schätzt.
- Vorteile: Monatliches Gehalt von 2.117 €, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Datenanalyse und KI in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Laufendes Studium in Data Science oder Wirtschaftsinformatik und Kenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 2117 - 2117 € pro Monat.
Arbeiten bei STIHL heißt, von Anfang an etwas zu bewegen. Wir suchen Menschen, die Verantwortung übernehmen, ihre Ideen einbringen und gemeinsam wachsen wollen. Ob innovative Technologien, starke Produkte oder zukunftsweisende Projekte – bei uns findest du Raum, um Wirkung zu entfalten. Denn jeder Beitrag zählt – für unsere Kundinnen und Kunden, für die Umwelt und für unser Team.
Das ist die Aufgabe:
- Du entwickelst Auswertungen für Messdaten, um Anwendungsprofile von Einzelmaschinen, Maschinengruppen und Flotten besser zu verstehen.
- Dafür analysierst und strukturierst Du Erprobungsdaten unserer STIHL Geräte.
- Du erstellst und bewertest Machine‑Learning‑Modelle zur Mustererkennung, Klassifikation und statistischer Analyse von Erprobungsdaten.
- Du unterstützt bei der Entwicklung von KI-Agenten, die Messdaten gezielt analysieren und relevante Fragestellungen zu Anwendungsprofilen beantworten.
- Du dokumentierst Deine Analyseansätze, Modelle und Ergebnisse nachvollziehbar für die Weiterentwicklung unserer Datenanalyseprozesse.
Das wünschen wir uns:
- Laufendes Studium in den Fachrichtungen Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbare Studiengänge.
- Erste praktische Erfahrung mit Databricks ist von Vorteil.
- Gute Kenntnisse in Python sowie erste Erfahrung mit Machine‑Learning‑Bibliotheken wie Scikit‑learn oder vergleichbaren Tools.
- Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen und Interesse an der Auswertung und Interpretation von Daten.
- Kommunikationsstärke sowie Freude an der Zusammenarbeit im Team.
- Gute Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Weitere Details zur Stelle:
Gehalt: 2.117 €/Monat
Bitte füge deiner Bewerbung folgende Unterlagen bei: Lebenslauf, aktueller Notenspiegel und Immatrikulationsbescheinigung sowie wenn vorliegend Arbeitszeugnisse und deine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis.
Praktikum Data Analytics & Machine Learning für Produktnutzungsdaten Arbeitgeber: STIHL
STIHL bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Innovation und Verantwortung großgeschrieben werden. Als Lead IoT Solution Architect (w/m/d) hast du die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Projekten zu arbeiten und deine Ideen aktiv einzubringen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einem unterstützenden Teamgeist fördert STIHL nicht nur dein persönliches Wachstum, sondern auch einen positiven Einfluss auf die Umwelt und die Gesellschaft.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Praktikum Data Analytics & Machine Learning für Produktnutzungsdaten 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 STIHL bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei STIHL 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 Praktikum Data Analytics & Machine Learning für Produktnutzungsdaten 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 STIHL 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 STIHL 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 STIHL 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 STIHL 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!
