- Whrend deines Praktikums identifizierst du die Khlsituation von eBike-Antrieben mithilfe modernster Deep-Learning-Methoden.
- Machine-Learning-Lsungen implementierst du direkt auf Embedded-Systemen um bestehende Algorithmen zur Temperaturermittlung zu erweitern.
- Fr deine Modelle erstellst und verarbeitest du die notwendigen Trainings- und Testdaten.
- Darber hinaus koordinierst du Experimente und Tests um die entwickelten Lsungen umfassend zu validieren.
Qualifications :
- Ausbildung: Studium im Bereich Elektrotechnik Mechatronik Maschinenbau Informatik Kybernetik oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: Erfahrung mit Programmierung in MATLAB C/ C und/oder Python; Simulation von dynamischen Modellen; Kenntnisse in Machine-Learning-Algorithmen sowie in der Systemidentifikation; Erfahrung in der Mikrocontroller-Programmierung wnschenswert
- Persnlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest gerne eigenstndig an komplexen Fragestellungen und bringst dabei deine kreativen Ideen ein; du schtzt eine offene Diskussion auf Augenhhe und teilst dein Wissen aktiv im Team
- Begeisterung: fr Technik und technische Herausforderungen
- Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch
Zustzliche Informationen :
Beginn: ab Mitte Oktober/November 2025
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung fr das Praktikum ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf deinen aktuellen Notenspiegel eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung deine Prfungsordnung sowie ggf. eine gltige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
Vielfalt und Inklusion sind fr uns keine Trends sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns ber alle Bewerbungen: unabhngig von Geschlecht Alter Behinderung Religion ethnischer Herkunft oder sexueller Identitt.
Du hast fachliche Fragen zum Job
Jochen Unmuth (Fachabteilung)
In diesem Team sind wir per du. Werde ein Teil davon! Work #LikeABosch
Remote Work :
No
Employment Type :
Full-time
Whrend deines Praktikums identifizierst du die Khlsituation von eBike-Antrieben mithilfe modernster Deep-Learning-Methoden.Machine-Learning-Lsungen implementierst du direkt auf Embedded-Systemen um bestehende Algorithmen zur Temperaturermittlung zu erweitern.Fr deine Modelle erstellst und verarbeite...
- Whrend deines Praktikums identifizierst du die Khlsituation von eBike-Antrieben mithilfe modernster Deep-Learning-Methoden.
- Machine-Learning-Lsungen implementierst du direkt auf Embedded-Systemen um bestehende Algorithmen zur Temperaturermittlung zu erweitern.
- Fr deine Modelle erstellst und verarbeitest du die notwendigen Trainings- und Testdaten.
- Darber hinaus koordinierst du Experimente und Tests um die entwickelten Lsungen umfassend zu validieren.
Qualifications :
- Ausbildung: Studium im Bereich Elektrotechnik Mechatronik Maschinenbau Informatik Kybernetik oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: Erfahrung mit Programmierung in MATLAB C/ C und/oder Python; Simulation von dynamischen Modellen; Kenntnisse in Machine-Learning-Algorithmen sowie in der Systemidentifikation; Erfahrung in der Mikrocontroller-Programmierung wnschenswert
- Persnlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest gerne eigenstndig an komplexen Fragestellungen und bringst dabei deine kreativen Ideen ein; du schtzt eine offene Diskussion auf Augenhhe und teilst dein Wissen aktiv im Team
- Begeisterung: fr Technik und technische Herausforderungen
- Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch
Zustzliche Informationen :
Beginn: ab Mitte Oktober/November 2025
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung fr das Praktikum ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf deinen aktuellen Notenspiegel eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung deine Prfungsordnung sowie ggf. eine gltige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
Vielfalt und Inklusion sind fr uns keine Trends sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns ber alle Bewerbungen: unabhngig von Geschlecht Alter Behinderung Religion ethnischer Herkunft oder sexueller Identitt.
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Jochen Unmuth (Fachabteilung)
In diesem Team sind wir per du. Werde ein Teil davon! Work #LikeABosch
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No
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