Werkstudent Fehlertrend-Erkennung für vernetzte Heizungs-, Lüftungs- und Klimasysteme (w/m/div.)

JobsCloseBy Editorial Insights

Bosch sucht eine/n Werkstudent/in zur Fehlertrend-Erkennung in vernetzten Heizungs-, Lüftungs- und Klimasystemen in Lollar, 10 Stunden pro Woche, 12 Monate, hybrid. Du arbeitest in einem agilen Team an der Entwicklung und Implementierung von Systemen zur Fehlertrend-Erkennung auf Basis realer Felddaten, analysierst Muster und Anomalien und unterstützt innovative Lösungen zur Steigerung von Zuverlässigkeit und Effizienz der IoT-Services. Voraussetzungen: Bachelorstudium in Informatik oder Mathematik, Erfahrungen in Datenanalyse und Machine Learning, eine zuverlässige, strukturierte und eigenständige Arbeitsweise sowie Teamfähigkeit. Englisch verhandlungssicher, Deutsch von Vorteil; Beginn nach Absprache. Bewerbung mit Lebenslauf, Notenspiegel, Immatrikulationsbescheinigung und ggf. Arbeits- bzw. Aufenthaltsgenehmigung, Hinweise auf Projekte. Tipp: Betone ML-Projekte, Felddatenanalysen und IoT-Erfahrung, zeige Teamorientierung und Bereitschaft zur hybriden Arbeit, halte Unterlagen vollständig ein.

Unternehmensbeschreibung

Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.

Die Bosch Home Comfort Group freut sich auf deine Bewerbung!

Stellenbeschreibung

Du begeisterst dich für die Digitalisierung und möchtest an zukunftsweisenden IoT-Lösungen mitwirken, die den Komfort in Wohngebäuden revolutionieren? Bei uns gestaltest du die nächste Generation vernetzter Heizungs-, Lüftungs- und Klimasysteme mit, die nicht nur energieeffizienter, sondern auch nachhaltiger sind. Tauche ein in ein agiles, internationales Team und leiste einen direkten Beitrag zur Entwicklung intelligenter Fehlertrend-Erkennung, die auf realen Felddaten basiert.

• Während deiner Werkstudententätigkeit arbeitest du aktiv an der Entwicklung und Implementierung von Systemen zur Fehlertrend-Erkennung für unsere vernetzten Heizungs-, Lüftungs- und Klimasysteme mit.
• Für die Identifizierung von Mustern und Anomalien führst du umfassende Analysen von Felddaten durch.
• Du unterstützt bei der Konzeption und Entwicklung innovativer Lösungen, die die Zuverlässigkeit und Effizienz unserer IoT-Services kontinuierlich verbessern.

Qualifikationen

• Ausbildung: Bachelorstudium im Bereich Informatik, Mathematik oder vergleichbar
• Erfahrungen und Know-how: in der Datenanalyse und im Machine Learning
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest zuverlässig und analytisch, gehst strukturiert sowie eigenständig vor und schätzt es, gemeinsam im Team Ziele zu erreichen
• Arbeitsalltag: wir bieten dir die Möglichkeit, hybrid zu arbeiten
• Sprachen: verhandlungssicheres Englisch, Deutsch von Vorteil

Zusätzliche Informationen

Beginn: nach Absprache
Dauer: 12 Monate – 10h/Woche 

Voraussetzung für die Werkstudententätigkeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Du hast fachliche Fragen zum Job?
Steffen Erkel (Fachabteilung)
+49 173 9220259

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