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Praktikant Data Science - Analytics und KI (w/m/x)

BMW Groupvor 7 TagenPraktikum
HybridDeutsch erforderlichTechKI, ML & Data Science

Erforderliche Skills

PyTorchC#MS OfficePandasTensorFlowNumpyScikit-learnKerasJavaPython

Stellenbeschreibung

BMW Group hat diese Anzeige veröffentlicht. Wir haben unten unseren eigenen Werkstudenten-Kontext ergänzt — was diese Stelle für deine Wochenstunden, dein Netto und dein Studierendenvisum als Studierende:r in Regensburg, Deutschland bedeutet.

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Beschreibung bereitgestellt von BMW Group

THEORETISCH DIE BESTE ENTSCHEIDUNG. PRAKTISCH AUCH.

TEILE DEINE LEIDENSCHAFT.

Nur hochprofessionelle Abläufe in dynamischen Teams produzieren innovative Spitzentechnologie. Aber Fahrfreude wird bei uns von der Entwicklung bis zur Fertigung vor allem auch mit Spaß an der Arbeit und Begeisterung für das gemeinsame Projekt realisiert. Deshalb geben wir Studierenden bei uns nicht nur die Gelegenheit zum Zuhören, sondern auch zum Mitreden und Weiterdenken.

Unser Team bei der BMW Group ist am Standort Regensburg im InnoLab der Fahrzeugmontage tätig. Wir treiben die Digitalisierung voran und entwickeln hochinnovative Predictive Maintenance und Predictive Quality Lösungen für die Automobilproduktion direkt auf dem Shopfloor.

Was erwartet dich?

  • Du unterstützt unser Projektteam bei der Weiterentwicklung unserer Predictive Lösungen.
  • Außerdem wirkst du mit bei der Optimierung unserer bestehenden Predictive Systeme.
  • Darüber hinaus unterstützt du bei der Analyse von Daten im Produktions- und Instandhaltungsumfeld.
  • Zudem trägst du bei zur Erarbeitung präziser Auswertungen und Ableitung von Handlungsempfehlungen.
  • Du wirkst mit bei der Konzeption und Entwicklung von neuen Algorithmen.
  • Außerdem unterstützt du bei der Entwicklung von zukunftsweisenden KI-Modellen.


Was bringst du mit?

  • Studium im MINT-Bereich oder eines vergleichbaren Studiengangs.
  • Grundkenntnisse in einer höheren Programmiersprache wie Python, Java oder C#.
  • Erste Kenntnisse der Grundlagen von Machine Learning und Data Science von Vorteil.
  • Praxis-Know-how in Pandas und Numpy von Vorteil.
  • Praxis-Know-how in Scikit, Keras, TensorFlow oder PyTorch von Vorteil.
  • Sicherer Umgang mit den gängigen MS Office Anwendungen.
  • Verhandlungssichere Deutschkenntnisse (min. Niveau C1).


Du bringst Begeisterung für neue Technologien und ein innovatives Umfeld mit? Dann bewirb dich jetzt!

Was bieten wir dir?

  • Umfassendes Mentoring & Onboarding.
  • Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
  • Flexible Arbeitszeiten.
  • Mobilarbeit.
  • Attraktive & faire Vergütung.
  • Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).
  • Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten


Startdatum: frühestens ab 01.09.2026

Dauer: 6 Monate

Arbeitszeit: Vollzeit

Hilfreiche Tipps zu deiner Bewerbung und dem Bewerbungsprozess findest du hier.

Wir bei der BMW Group legen großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerber:innen. Mehr dazu hier.

Praktikant Data Science - Analytics und KI (w/m/x)

Wichtiges für Werkstudierende

Was dieses Praktikum im Bereich Tech in Regensburg für dich bedeutet — Vergütungsregeln, Sozialabgaben und worauf internationale Studierende achten sollten.

Wochenstunden

Praktika haben keine 20-Stunden-Grenze, ein freiwilliges Praktikum über drei Monate muss aber in der Regel mindestens den Mindestlohn zahlen. Pflichtpraktika im Studium sind davon ausgenommen.

Werkstudenten-Regeln

Sozialabgaben

Pflichtpraktika sind weitgehend von Sozialabgaben befreit. Freiwillige Praktika gelten ab einer gewissen Dauer als reguläre Beschäftigung, dann fallen meist Beiträge an.

Versicherung prüfen

Internationale Studierende

Studierende von außerhalb der EU dürfen 140 volle oder 280 halbe Tage im Jahr arbeiten (seit März 2024, zuvor 120/240). Ein Werkstudentenvertrag passt meist in diesen Rahmen — prüfe die genauen Grenzen auf deinem Aufenthaltstitel.

Studieren in Deutschland

Häufig gestellte Fragen

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