Arbeitsumfeld

Die Fahrzeuglogistik bei Volkswagen verantwortet den weltweiten Transport unserer Fahrzeuge vom Werk bis zum Handel. Im Rahmen eines Digitalisierungsprojekts unterstützen Sie die Optimierung des Fahrzeugumschlags im Werk – von der Produktionsübernahme bis zur Verladung auf Bahn oder Lkw. Ziel ist die Einführung automatisierten Fahrens sowie die Verbesserung von Prozessen und Infrastruktur. Während Ihres Praktikums analysieren und vergleichen Sie mathematische und Machine-Learning-Modelle und prüfen deren Übertragbarkeit. Zudem wirken Sie aktiv an der Weiterentwicklung unseres Yard-Management-Systems mit, das den Fahrzeugumschlag steuert. Eine anschließende Abschlussarbeit ist nach Absprache möglich. Werden Sie Teil unseres Teams und gestalten Sie den Wandel mit!

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Analysieren und Vergleichen von Optimierungsmodellen zum Unterstützen des Fahrzeugumschlags
• Untersuchen und Anwenden mathematischer Modelle zur Prozessoptimierung
• Bewerten bestehender Machine-Learning-Modelle und deren Übertragbarkeit auf den Fahrzeugumschlag
• Unterstützen beim Anpassen und Integrieren des Yard-Management-Systems für den Einsatz von automatisiertem Fahren
• Recherchieren aktueller technischer Trends und Best Practices im Bereich des automatisierten Fahrens und der Prozessoptimierung

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende der Informatik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbare Qualifikation
• Gute bis sehr gute Studienleistungen
• Gute Kenntnisse im Bereich Reinforcement Learning
• Gute Programmierkenntnisse in Python
• Kenntnisse und Interesse an mathematischer Optimierung / Simulation
• Deutsch und Englisch Sprachniveau B2
• Strukturiertes Denken, Prozessverständnis sowie selbstständige, flexible und teamorientierte Arbeitsweise

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
• Aktueller Notenspiegel
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger

Keywords

Artificial Intelligence, Autonomous Driving. Outbound Logistics, Discrete Event Simulation