Schwäbisch Hall: Student für Masterarbeit Implementierung und Validierung einer geschlossenen Maschine Learning Umgebung (m/w/d)

Das machen Sie bei uns

• Sie implementieren eine Machine-Learning-Umgebung auf einer Industriemaschine – einschließlich einer Datenbank für Modelle und Trainingsdaten.

• Sie begleiten den gesamten Lernzyklus der Modelle.

• Sie überwachen die Modellqualität nach dem Training und sorgen so für eine kontinuierliche Verbesserung der Ergebnisse.

Damit bereichern Sie unser Team

• Sie sind eingeschriebener Student (m/w/d) der Fachrichtung Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik oder einen vergleichbaren technischen Studiengang.

• Sie verfügen über Kenntnisse in Python (erforderlich) sowie optional in C/C++ und idealerweise Grundkenntnisse in Siemens- oder Rockwell-PLC-Systemen.

• Sie bringen grundlegendes Verständnis in Machine Learning und Datenbanktechnologien mit (beides wünschenswert, aber nicht zwingend notwendig).

• Ein sicherer Umgang mit MS Office Anwendungen (Outlook, Word, Excel, PowerPoint) ist für Sie selbstverständlich.

• Sie verfügen über sichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.

• Selbstständige Arbeitsweise, lösungsorientiertes Denken und hohe Eigeninitiative zeichnen Sie aus.

• Team- und Kommunikationsfähigkeit sowie sicheres Auftreten runden Ihr Profil ab.

Das macht uns aus

• „We care for our team“: Gemeinsam tun wir alles dafür, dass unser Team auch in Zukunft Optima – das Beste ist. Unser internationales Firmenumfeld bietet Ihnen die Möglichkeit, als Teil eines Hidden Champions in der Region Hohenlohe eine bedeutende Rolle zu spielen.

• Uns ist es wichtig, dass unsere Studenten während Ihrer Zeit bei Optima ein breites Netzwerk aufbauen können, dafür bieten wir regelmäßig Studentenstammtische an.

• Attraktive Arbeitsbedingungen und flexible Arbeitszeiten sind uns ebenso wichtig wie eine leistungsgerechte Bezahlung.

• „We care for people“: Ihre Gesundheit liegt uns am Herzen. Daher bieten wir regelmäßig Gesundheitstage, aktive Mittagspausen und Workshops uvm. an.

• Wir setzen uns für Nachhaltigkeit ein und bieten kostengünstige Ladestationen für Elektrofahrzeuge.