Praktikum Machine Learning, Graph-Datenbanken und UX-Prototyping bei Bosch eBike Systems

Descripción del puesto:

Stellenbeschreibung

Du siehst in der Verknüpfung von Machine Learning, Graph-Datenbanken und nutzerzentriertem Design die Zukunft der Mobilität? Wir bieten dir die Chance, bei uns aktiv an der Gestaltung dieser Zukunft mitzuwirken. Tauche ein in ein Umfeld, in dem deine Ideen zählen und du innovative Lösungen für die nächste Generation von eBike-Systemen entwickelst.
* Während deines Praktikums konzipierst und implementierst du eine Graph-Datenbank, um komplexe Datenstrukturen effizient zu verknüpfen und zu strukturieren.
* Machine-Learning-Modelle zur Anomalieerkennung entwickelst du und trägst so zur Verbesserung unserer Systeme bei.
* Die entwickelten Modelle testest und evaluierst du kontinuierlich, um ihre Performance stetig zu optimieren.
* Interaktive Prototypen für das Interaktionsdesign gestaltest und programmierst du, um Nutzererlebnisse greifbar zu machen

Requerimientos del candidato/a:

Qualifikationen

* Ausbildung: Studium im Bereich Informatik, Data Science, Software-Engineering, Mathematik, Informationsdesign oder vergleichbar mit abgeschlossenem Grundstudium
* Erfahrungen und Know-how: fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python; fundierte Grundkenntnisse im Umgang mit SQL-Datenbanken oder einer Graph-Datenbank (z.B. Neo4j/Cypher); erste praktische Erfahrung in der Implementierung von Machine-Learning-Modellen (z.B. mit PyTorch, TensorFlow oder Scikit-Learn) oder im Bereich UI/UX-Prototyping (z.B. Figma, Web-Frontends)
* Persönlichkeit und Arbeitsweise: du bringst ein starkes mathematisches und analytisches Verständnis für Datenstrukturen und künstliche Intelligenz mit, wodurch du komplexe technische Problemstellungen methodisch analysierst und selbstständig innovative Lösungen erarbeitest; es gelingt dir, deine Begeisterung für neue Themen zu teilen und du arbeitest gerne im Team, wobei du stets einen ausgeprägten Blick für Nutzerzentrierung bewahrst; zudem arbeitest du wissenschaftlich-strukturiert sowie zielorientiert, und es motiviert dich, dich schnell in neue Technologien einzuarbeiten
* Arbeitsalltag: deine Präsenz vor Ort ist erforderlich
* Begeisterung: du brennst für die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und menschlicher Interaktion; dich motiviert es, theoretische Konzepte in lauffähige Prototypen zu überführen und deine Ergebnisse im wissenschaftlichen Kontext sichtbar zu machen
* Sprachen: sehr gutes Deutsch und Englisch