Job Description:
Zur Unterstützung der Flight Physics Capabilities Abteilung, bietet Airbus Operations ein
Praktikum Dimensionsreduktion räumlich verteilter Flugzeugmassendaten für Ersatzmodellierungsanwendungen (d/m/w)
Du bist auf der Suche nach einem Praktikum und möchtest die Arbeit eines Datenwissenschaftlers (d/m/w) kennenlernen? Dann bewirb dich jetzt! Wir freuen uns, wenn du uns in der Flight Physics Capabilities Abteilung als Praktikant (d/m/w) unterstützt!
-
Standort: Bremen
-
Start: 01.02.2024
-
Dauer: 3-6 Monate
Dein Standort
Bremen ist eine charmante, geschichtsträchtige Stadt im Nordwesten von Deutschland. Sie ist nicht nur eine der grünsten Städte des Landes, sondern bietet auch wunderbare Sehenswürdigkeiten, eine reiche Kultur, urbanes Flair und kulinarische Köstlichkeiten. Die Stadt ist auch ein großartiger Ort für Küstenliebhaber, da sie nur eine Autostunde von der Nordseeküste entfernt liegt.
Deine Vorteile
-
Attraktive Vergütung und ausgeglichene Work-Life-Balance bei einer 35-Stunden-Woche (Gleitzeit).
-
Eine Abschlussarbeit ist im Anschluss nach Rücksprache mit dem Fachbereich möglich.
-
Internationales Umfeld mit der Möglichkeit, Kontakte in die ganze Welt zu knüpfen.
-
Arbeit mit modernen/abwechslungsreichen Technologien.
-
Wir bei Airbus sehen dich als vollwertiges Teammitglied und du bist nicht zum Kaffee kochen eingestellt worden, sondern stehst im engen Austausch mit den Schnittstellen und bist Teil unserer wöchentlichen Teamrunden.
-
Möglichkeit zur Teilnahme an der Generation Airbus Community zur Erweiterung des eigenen Netzwerks.
Deine Aufgaben und Verantwortlichkeiten
-
Literaturrecherche bzgl. Neuronalen Netzwerken und Methoden der Dimensionsreduktion.
-
Wahl eines geeigneten Algorithmus zur Dimensionsreduktion von Masseninformationen.
-
Implementierung des Algorithmus.
-
Ergebnisanalyse, -Validierung und -Bewertung.
-
Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse.
Erforderliche Kenntnisse und Qualifikationen
-
Eingeschriebener Vollzeitstudent (d/m/w) im Bereich Mathematik, Informatik oder Ingenieurwissenschaften.
-
Erfahrung mit datenbasierter Modellentwicklung.
-
Erfahrung mit der eigenständigen Entwicklung von neuronalen Netzen (inkl. Auswahl der Architektur und Schichten, vorzugsweise in keras, Tensorflow).
-
Erfahrung mit Softwareentwicklung (vorzugsweise in Python) und Versionskontrolle (vorzugsweise in git).
-
Erfahrung mit Datenanalyse (vorzugsweise in Pandas, scikit-learn).
-
Analytische Denkweise und eine hohe Affinität für Zahlen und Daten.
-
Gute Kommunikationsfähigkeiten und Teamfähigkeiten.
-
Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise.
-
Englisch fließende Kenntnisse, Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
Bitte lade folgende Unterlagen hoch: Anschreiben, Lebenslauf, relevante Zeugnisse, Immatrikulationsbescheinigung.
Keine 100%iges Match? Kein Grund zur Sorge! Airbus unterstützt deine persönliche Entwicklung.
Bring deine Karriere auf ein neues Level und bewirb dich jetzt online!
This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.
Company:
Airbus Operations GmbH
Employment Type:
Internship
-------
Experience Level:
Student
Job Family:
By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.
Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.
Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com.
At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.
