
Werkstudent - Machine Learning & datenbasierte Prozessmodellierung (m/ w/ x)
Auf einen Blick
Voraussetzungen
Studium: Maschinenbau, Mechatronik, Physik oder vergleichbar
Bewerbung
Zeugnisse oder Notenspiegel erforderlich
Arbeitgeber
ZEISS Group · Elektronik & Halbleiter · 10.000+ Beschäftigte weltweit · Hauptsitz in Oberkochen
Wir listen 92 offene Werkstudentenjobs und Praktika bei ZEISS Group, davon 38 in Oberkochen. Seit März 2026 haben wir dort 248 weitere gelistet, die inzwischen geschlossen sind. Alle Stellen von ZEISS Group
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Davon: 6 ohne Deutschkenntnisse, 4 hybrid oder remote, keine mit Gehaltsangabe.
Skills laut Anzeige
Scientific Machine LearningSimulationPhysikalische ModellierungPhysics-Informed Machine LearningDatenvisualisierungPythonMachine LearningCNC-MetallbearbeitungProzessmodellierung
Stellenbeschreibung
Bewerbung vorbereiten Lebenslauf und Anschreiben passend zu dieser Stelle, kostenlos.
Beschreibung bereitgestellt von ZEISS Group
Deine Rolle
Bei uns hast Du die Möglichkeit, Studium und Praxis optimal miteinander zu verbinden und aktiv an spannenden Projekten mitzuarbeiten. So sammelst Du wertvolle Erfahrungen, baust Dein Netzwerk auf und entwickelst Dich sowohl fachlich als auch persönlich weiter.
- Analyse, Aufbereitung und Visualisierung von Daten aus Metallbearbeitungsprozessen
- Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Prozessgrößen und Bearbeitungsergebnis
- Entwicklung und Vergleich von datengetriebenen und physik-informierten Modellen
- Integration von physikalischem Prozesswissen in Machine-Learning-Ansätze
- Anwendung und Bewertung von Methoden des Physics-Informed Machine Learning
- Validierung der entwickelten Modelle anhand experimenteller Daten sowie die Ausarbeitung und Durchführung geeigneter Versuchsreihen auf dem Shopfloor
- Strukturierte Dokumentation, Bewertung und Präsentation der Ergebnisse
Dein Profil
- Studium im Bereich Maschinenbau, Produktionstechnik, Mechatronik, Physik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
- Interesse an CNC-Metallbearbeitung, Prozessmodellierung und datengetriebenen Methoden
- Gute Kenntnisse in Python und im Umgang mit Daten
- Kenntnisse in Physics-Informed Machine Learning, Scientific Machine Learning, Simulation oder physikalischer Modellierung sind ein Plus
- Gutes analytisches Verständnis und Freude daran, physikalische und datenbasierte Betrachtungsweisen miteinander zu verbinden
- Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
Klingt spannend? Dann werde Teil von #teamZEISS und gestalte mit uns die Zukunft! Reiche uns hierfür bitte Deine vollständigen Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse etc.) ein.
Your ZEISS Recruiting Team:
Franziska Gansloser
Es gelten:20-Stunden-Regel140/280-Tage-RegelWerkstudentenprivilegBrutto-Netto-Rechner