Werkstudent – Machine Learning (m|w|d)
Werkstudent – Machine Learning (m|w|d)
Werkstudent – Machine Learning (m|w|d)
Werkstudent – Machine Learning (m|w|d)
PVA TePla Analytical Systems GmbH
Mess-, Steuer- und Regelungstechnik
Westhausen
- Art der Beschäftigung: Studierende
- Hybrid
- Zu den Ersten gehören
Werkstudent – Machine Learning (m|w|d)
Über diesen Job
- PVA TePla Analytical Systems GmbH
- 73463 Westhausen, Deutschordenstraße 38
- Präsenz / Mobil
- Stundenweise
- Jahresgehalt: 15.000 - 20.000 EUR
- Befristet
PVA TePla ist ein international führendes Hightech-Unternehmen mit Sitz in Wettenberg, das Innovation und Teamgeist verbindet. Seit 1991 entwickeln und fertigen wir intelligente Systeme für die Herstellung, Veredelung und Inspektion von Hochleistungsmaterialien – für Branchen von der Halbleiterindustrie bis zur Luft- und Raumfahrt. Über 1.000 Mitarbeitende in 8 Ländern auf 3 Kontinenten gestalten gemeinsam in einer offenen Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien effiziente, präzise und nachhaltige Lösungen für unsere Kunden.
Deine Aufgaben
- Du unterstützt bei der Entwicklung und Umsetzung von Machine-Learning-Algorithmen für Anwendungen in der akustischen Rastermikroskopie
- Gemeinsam mit dem Team arbeitest Du an der Erstellung und Pflege von Datenverarbeitungs- und Analysepipelines in Python
- Du hilfst bei der Integration und Pflege von Softwarekomponenten, die in C oder C# entwickelt wurden
- Bei der Annotation und Aufbereitung von Daten für maschinelles Lernen bringst Du Dich zuverlässig ein
- Du beteiligst Dich an der Prüfung, Dokumentation und Fehlersuche in bestehenden ML-Anwendungen
- Deine Zuarbeit fließt in Forschungsprojekte im Bereich Signalverarbeitung, Deep Learning und Mikroskopie mit ein
Dein Profil
- Du bist aktuell in einem technischen Studiengang eingeschrieben – z. B. Informatik, Ingenieurwesen, Physik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
- Du hast praktische Erfahrung in der Programmierung mit Python und fühlst Dich sicher im Umgang mit Daten
- Erste Kenntnisse in C oder C# sind wünschenswert, aber kein Muss
- Du interessierst Dich für Themen rund um Machine Learning, Bildverarbeitung und Datenanalyse
- Du arbeitest gerne im Team und hast Freude daran, Dich in neue technische und wissenschaftliche Themen einzuarbeiten
- Technisch-naturwissenschaftliche Zusammenhänge schrecken Dich nicht ab – idealerweise bringst Du bereits ein Grundverständnis für Signalverarbeitung oder wissenschaftliches Arbeiten mit
- Du kannst Dich sehr gut auf Englisch und Deutsch verständigen – schriftlich wie mündlich
Unsere Benefits
- Mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeiten ermöglichen Dir eine ausgewogene Work‑Life‑Balance
- 30 Tage Urlaub geben Dir ausreichend Zeit zur Erholung
- Moderne Arbeitsplätze und gute Ausstattung unterstützen Dich im täglichen Arbeiten
- Vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten helfen Dir dabei, Deine Karriere aktiv voranzubringen
- Gesundheitsvorsorge, Betriebsarzt und Fitnessangebote tragen zu Deinem Wohlbefinden bei
- Eine bezuschusste Altersvorsorge sichert Dich für die Zukunft ab
- Kantine, gratis Kaffee und vergünstigte Getränke sorgen für entspannte Pausen
- JobRad und eine gute ÖPNV‑Anbindung erleichtern Dir den täglichen Arbeitsweg
- Bonuszahlungen und Jubiläumsprämien würdigen Dein Engagement und Deine Treue
- Firmenfeiern und attraktive Mitarbeiterrabatte stärken das Miteinander und bieten zusätzliche Vorteile
Die Benefits können je nach Standort und Position variieren.
Dein Ansprechpartner
Bitte bewirb Dich ausschließlich über unser Online-Bewerbungsformular. Bewerbungen per E-Mail können wir leider nicht berücksichtigen.
Bei Fragen zum Bewerbungsverfahren, melde Dich gerne bei Nadine Schuh unter recruiting@pvatepla.com.
- Nadine Schuh
- HR Generalistin
Redaktionell empfohlener externer Inhalt
Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte angezeigt werden. Damit werden personenbezogene Daten an Drittplattformen übermittelt. Muster hat darauf keinen Einfluss. Näheres dazu lesen Sie in unserer Datenschutzerklärung. Sie können die Anzeige jederzeit wieder deaktivieren.