Prácticas universitarias de Industria en Stuttgart, Alemania
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“Praktikum zur Entwicklung und Validierung von Embedded-Softwarekomponenten in C/C++ für Automotive-SDV-Projekte. Aufgaben umfassen Linux-basierte Entwicklung, Softwareintegration, Testen, Debugging und Performance-Optimierung. Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse sind Teil der Tätigkeit.”
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“Pflichtpraktikum bei (COMPANY NAME) zur Entwicklung und Validierung von Embedded-Software für Automotive-SDV mit C/C++ und Linux. 6 Monate Vollzeit vor Ort in Stuttgart. Voraussetzung: Immatrikulation, Grundkenntnisse in C/C++ und Linux. Bewerbung mit Lebenslauf, Notenspiegel und Immatrikulationsbescheinigung.”
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“Pflichtpraktikum (6 Monate) bei (COMPANY NAME) im Bereich Digitalisierung im Automotive-Einkauf. Mitwirkung an Data Analytics, SQL, MS Power BI, Datenmodellen und KI-Lösungen. Voraussetzung: Immatrikulation, Deutsch/Englischkenntnisse. Teilweise mobiles Arbeiten möglich.”
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“Praktikum im Produktmanagement bei Mercedes-Benz für die Baureihen GLE, GLE Coupé und GLS. Unterstützung in Modellpflege, Marktanalysen und Lifecycle-Management. Ideal für Studierende der BWL oder Wirtschaftsingenieurwesen mit Deutsch- und Englischkenntnissen. Start ab Oktober 2026.”
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“Pflichtpraktikum im Bereich Warmschmiede (Maschinenbau) bei Mercedes-Benz in Untertürkeim/Bad Cannstatt. Unterstützung bei Instandhaltung, Prozessanalyse und Optimierung industrieller Anlagen. Ab August 2026 möglich. Voraussetzungen: Maschinenbaustudium, Deutsch/Englischkenntnisse, technisches Verständnis.”
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“(COMPANY NAME) offers a 3-6 month mandatory internship in AI-based arc detection for automotive electrical systems. Focus on developing ML algorithms (DL, CNN, RNN, SVM) to improve safety in 48V+ vehicles. Work involves data collection, benchmarking methods, and validation on test benches. Requires Master's in Electrical/Automotive Engineering, Python/MATLAB skills, and German/English fluency.”
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“Internship focused on developing AI-based arc detection for high-voltage automotive electrical systems. Tasks include data collection, benchmarking existing methods, prototyping ML algorithms (DL, CNN, RNN, SVM, AutoEncoder), and validation using professional test benches. Keywords: AI, arc detection, automotive, high-voltage, machine learning, test bench.”
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“Internship focused on developing and validating electric arc detection methods for next-gen automotive systems using AI/ML. Tasks include data collection, benchmarking existing methods, prototyping novel algorithms (DL, CNN, RNN, SVM), and validation with test bench equipment. Addresses safety and reliability challenges in 48V+ electrical architectures.”
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