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Praktikum Digitalisierung für Machine Learning (all genders)

MTU Maintenance Berlin-Brandenburgvor 2 MonatenPraktikum
HybridEnglisch erforderlichDeutsch erforderlichTechKI, ML & Data Science

Erforderliche Skills

DockerPyTorchLinuxPythonKubernetesScikit-learnMachine LearningFeature EngineeringGitHubDatenpipelines

Stellenbeschreibung

MTU Maintenance Berlin-Brandenburg 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 Berlin, Deutschland bedeutet.

Noch keinen Lebenslauf dafür?Lebenslauf mit resume.io erstellen

Beschreibung bereitgestellt von MTU Maintenance Berlin-Brandenburg

Wir sind über 13.000. An 19 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie.

Immer effizienter, leiser, nachhaltiger. Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt. Was wir noch brauchen? Dich.

Unser Team in Ludwigsfelde bei Berlin sucht Dich:

Praktikum Digitalisierung für Machine Learning (all genders)

STARKE AUFGABEN

  • Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen auf PoC Level
  • Skalierung von Machine-Learning-Modellen für den Einsatz in produktiven Systemen, unter Berücksichtigung von Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit
  • Aufbau, Testing und Verwaltung von Datenpipelines für Trainings- und Produktionssysteme
  • Datenaufnahme, Qualitätssicherung und Feature Engineering
  • Enge und eigenständige Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwicklern und anderen Teams zur Integration von Modellen in bestehende Arbeitsabläufe
  • Recherche, Evaluierung und Auswahl geeigneter Machine-Learning-Algorithmen und -Technologien, basierend auf aktuellen Forschungsergebnissen
  • Adressatengerechte Dokumentation und Präsentation der entwickelten Modelle und deren Ergebnisse


BESTE VORAUSSETZUNGEN

  • Studium in Computer Science, Computer Engineering, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Studienrichtung
  • Einschlägige Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen vorzugsweise in Computer Vision Projekten und fundierte Kenntnisse in Python
  • Erfahrung mit Machine-Learning-Tools wie z.B. PyTorch und Scikit-learn
  • Kenntnisse in der Arbeit mit großen Datensätzen und Datenbanktechnologien
  • Erste Erfahrung in der Entwicklung von APIs und der Integration von ML-Modellen in produktive Umgebungen sowie Erfahrung mit Produktivierungstechnologien und Tools (Docker, Kubernetes, GitHub, VSCode, Linux) wünschenswert
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Starke analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge verständlich zu kommunizieren
  • Teamfähigkeit und eine proaktive, selbstständige Arbeitsweise


AUSGEZEICHNETES UMFELD

  • Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
  • Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
  • Mentoring und individuelle Betreuung
  • Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
  • Kantine und Snackautomaten
  • Möglichkeit zur Teilnahme an örtlichen Laufevents
  • Kostenfreie Parkplätze


STARTKLAR?

Dann gib Deiner Bewerbung Schub und schick uns Deine Unterlagen (Lebenslauf, Notenübersicht der Hochschule, Schulabschlusszeugnis sowie eine aktuelle Immatrikulation) online. Gleich jetzt, gleich hier.

Wir freuen uns auf Dich!

Ihr:e Ansprechpartner:in im Personalbereich:

Dominik Pögl

Wichtiges für Werkstudierende

Was dieses Praktikum im Bereich Tech in Berlin 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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