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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Du wirst KI-Algorithmen trainieren und mobile Roboter analysieren.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Team, das sich auf Fahrzeugsicherheit spezialisiert hat.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit zur Abschlussarbeit.
- Warum dieser Job: Lerne in einem dynamischen Umfeld und trage zur Sicherheit von Fahrzeugen bei.
- Gewünschte Qualifikationen: Studierende in Ingenieurwissenschaften, Informatik oder Data Science mit Python-Kenntnissen.
- Andere Informationen: Bewerbung mit Lebenslauf und Immatrikulationsbescheinigung erforderlich.
Im Team der Versuchstechnik der Fahrzeugsicherheit sind wir für den gesamten Versuchsumfang der aktiven und passiven Sicherheit verantwortlich. Dazu gehören auch das Weiterentwickeln der dazu benötigten Versuchseinrichtungen, Messmittel, Analysemethoden, Softwaretools, IT-Systeme und Datenbanken. Durch die große Menge an anfallenden Messdaten ist es erforderlich, Analysen ohne menschliche Aktion durchführen zu können. Hierzu werden KI-Algorithmen trainiert und ständig durch neu eingepflegte Daten aktualisiert, damit möglichst optimierte und aussagekräftige Auswertungen entstehen. Es besteht die Möglichkeit, nach diesem Praktikum im Anschluss eine Abschlussarbeit zu schreiben.
Mögliche Aufgaben dieser Rolle:
- Recherchieren zum Thema Condition Monitoring von mobilen Robotern, Verwenden von Zeitreihendaten mit besonderem Fokus auf physics-informed Modellen
- Identifizieren derjenigen Methoden, die am besten zu den Anforderungen des Projekts passen und ein hohes Potenzial für genaue Vorhersagen aufweisen
- Erstellen von Python-Skripten zum Datenverarbeiten, Analysieren und Visualisieren
- Implementieren und Anpassen von Methoden in Python sowie Durchführen von Experimenten mit mobilen Robotern zum Evaluieren
- Analysieren und Interpretieren der Ergebnisse, Bewerten der Methoden und Präsentieren vor dem Betreuer und Forschungsteam
Anforderungen an die Qualifikation:
- Studierende der Fachrichtungen Ingenieurwissenschaften, Informatik, Data Science oder vergleichbaren Studienrichtungen
- Sehr gute Studienleistungen
- Gute Programmierkenntnisse in Python, einschließlich der Anwendung von OOP-Prinzipien
- Grundkenntnisse in relevanten ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow sowie Datenverarbeitungsbibliotheken wie Pandas
- Interesse an der Verknüpfung von technischem Systemverständnis und datenbasierter Analyse
- Deutsch und Englisch Sprachniveau C1
- Führerschein vorteilhaft
- Fähigkeit zum eigenständigen Arbeiten und Problemlösen
Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen:
- Lebenslauf
- Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
- Aktueller Notenspiegel
- Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
- Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger
Kontakt für diese Ausschreibung: Brigitte Adam-Huth
Praktikum Machine Learning aktive Fahrzeugsicherheit (w/m/d) Arbeitgeber: Volkswagen Group Research
Kontaktperson:
Volkswagen Group Research HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Praktikum Machine Learning aktive Fahrzeugsicherheit (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Branche, um mehr über die Praktikumsmöglichkeiten bei uns zu erfahren. Oftmals können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Zeige dein Interesse an Machine Learning und aktiver Fahrzeugsicherheit durch eigene Projekte oder Beiträge in Online-Communities. Das zeigt uns, dass du proaktiv bist und dich für das Thema begeisterst.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Python, OOP und ML-Frameworks übst. Wir legen großen Wert auf deine Programmierkenntnisse und dein Verständnis von Algorithmen.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der aktiven Fahrzeugsicherheit und Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und wie du dieses Wissen in deinem Praktikum anwenden könntest.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Praktikum Machine Learning aktive Fahrzeugsicherheit (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Überlege, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Lebenslauf anpassen: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die für das Praktikum relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebt. Betone deine Programmierkenntnisse in Python und deine Kenntnisse in ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für dieses Praktikum interessierst und wie du zur Weiterentwicklung der aktiven Fahrzeugsicherheit beitragen kannst. Gehe auf deine Studienrichtung und relevante Projekte ein.
Dokumente überprüfen: Stelle sicher, dass alle erforderlichen Dokumente wie Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und Notenspiegel vollständig und aktuell sind. Achte darauf, dass du auch die spezifischen Anforderungen für Nicht-EU Bürger berücksichtigst, falls zutreffend.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Volkswagen Group Research vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von Machine Learning
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des Machine Learning vertraut, insbesondere mit den Algorithmen, die in der aktiven Fahrzeugsicherheit verwendet werden. Sei bereit, Fragen zu beantworten, wie du diese Konzepte in praktischen Anwendungen umsetzen würdest.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeiten in Python demonstrieren. Du könntest kleine Projekte oder Skripte erwähnen, die du erstellt hast, um Daten zu verarbeiten oder zu analysieren, und erkläre, wie du OOP-Prinzipien angewendet hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu relevanten ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow. Informiere dich über deren Anwendung und sei bereit, spezifische Probleme zu diskutieren, die du gelöst hast oder lösen könntest.
✨Präsentiere deine Ergebnisse klar
Da das Präsentieren von Ergebnissen Teil deiner Aufgaben sein wird, übe, wie du komplexe Informationen einfach und verständlich darstellst. Überlege dir, wie du deine Ansätze und Ergebnisse im Interview präsentieren würdest.
