Praktikant im Bereich Data Science/Machine Learning (m/w/d)
Hannover, NI, DE, 30453
Für unseren Bereich Commercial Vehicle Solutions Product Innovation Connectivity am Standort Hannover suchen wir
Praktikant im Bereich Data Science/Machine Learning (m/w/d)
Das bieten wir Ihnen bei ZF CVS:
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Vielfältige, herausfordernde Arbeitsaufgaben mit direktem Einstieg ins Team und in die Tätigkeit
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Berufliche Erfahrungen in einem weltweit bekannten und internationalen Unternehmen
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Spannende aktuelle Fragestellungen bei der Anwendung datenbasierter Methoden im physikalischen Umfeld
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Die Chance, eigenständig Projekte durchzuführen
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Ansprechende Praktikumsvergütung und flexible Arbeitszeiten
Hauptaufgaben
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Datenverarbeitung und Datenanalyse in Python
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Feature Engineering und Korrelationsanalysen von Zeitreihendaten
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Untersuchung verschiedener Modellierungsmethoden zur Klassifikation der Signale
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Bewertung und Validierung der Modelle
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Dokumentation, Präsentation und Diskussion der Ergebnisse mit Experten
Kenntnisse & Erfahrung
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Sie studieren (Master) Elektrotechnik, Informatik, Mechatronik oder einen verwandten Studiengang
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Studienschwerpunkt oder besonderes Interesse in Data Science, Data Analytics, Signal Processing sowie deren technischen Anwendungen
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Gute Kenntnisse in der Modellierung von Zeitreihendaten
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Gute Kenntnisse in Python
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Teamfähigkeit sowie selbständige, sorgfältige und zielorientierte Arbeitsweise
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Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Wünschenswert:
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Erste Erfahrungen mit Machine Learning Algorithmen
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Kenntnisse in Big Data, Data Lake und Machine-Learning-Plattformlösungen (Azure, Databricks, Oracle, etc.)
Sind Sie bereit zu erfahren, wie weit Ihr Wissen, Ihr Talent und Ihr Ehrgeiz Sie in der globalen Welt der Nutzfahrzeuge bringen können? Dann bewerben Sie sich mit Ihrem Anschreiben, Lebenslauf, Immatrikulationsbescheinigung und einer aktuellen Notenübersicht. Bitte geben Sie uns bei Ihrer Bewerbung auch den Zeitraum an, in dem Sie Ihr Praktikum absolvieren möchten
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Sina Germann
Job Segment:
R&D Engineer, R&D, Database, Engineer, Oracle, Engineering, Research, Technology