Praktikum/Abschlussarbeit Cabin Sensing / Innenraumsensorik / Bildverarbeitung & Machinelles Lernen REFP

Location

Babenhausen | Germany

Job description

Unternehmensbeschreibung

Continental entwickelt wegweisende Technologien und Dienste für die nachhaltige und vernetzte Mobilität der Menschen und ihrer Güter. Das 1871 gegründete Technologieunternehmen bietet sichere, effiziente, intelligente und erschwingliche Lösungen für Fahrzeuge, Maschinen, Verkehr und Transport. Continental erzielte 2022 einen Umsatz von 39,4 Milliarden Euro und beschäftigt aktuell rund 200.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in 57 Ländern und Märkten.

Der Unternehmensbereich Automotive umfasst Technologien für passive Sicherheits-, Brems-, Fahrwerk- sowie Bewegungs- und Bewegungskontrollsysteme. Innovative Lösungen für das assistierte und automatisierte Fahren, Anzeige- und Bedientechnologien sowie Audio- oder Kameralösungen für den Innenraum gehören ebenso zum Portfolio wie intelligente Informations- und Kommunikationstechnik für Mobilitätsdienstleistungen für Flottenbetreiber und Nutzfahrzeughersteller. Umfassende Aktivitäten rund um Vernetzungstechnologien und Fahrzeugelektroniken bis hin zu Hochleistungscomputern ergänzen das Angebot.

Stellenbeschreibung

Wir suchen zum nächstmöglichen Starttermin eine aufgeschlossene, zuverlässige und ausdauernde Persönlichkeit zur tatkräftigen Unterstützung unseres Teams im Business Field User Experience Assets bei verschiedenen Themen und Projekten an unserem Standort in Babenhausen.

Im Rahmen eines Praktikums mit einer Dauer von ca. 6 Monaten (gerne auch eine Kombination eines Pflichtpraktikums mit einem freiwilligen Praktikum) bieten wir Ihnen die attraktive Möglichkeit, theoretisch erworbene Kenntnisse ideal mit unterschiedlichen Facetten der Praxis zu kombinieren und zu erweitern.

Es besteht die Möglichkeit, das Thema im Rahmen einer Bachelor- bzw. Masterarbeit weiterzuführen.

Die folgenden Tätigkeiten stehen hier im Fokus:

• Software-, Algorithmen- und Tool-Entwicklung mithilfe von konventionellen und Machine Learning Ansätzen
• Generierung von synthetischen Daten zur Validierung optischer Systeme und zum Training neuraler Netze
• Cloudbasierte State-of-the-Art Konzeptionierung und Implementierung von Front- und Backend Systemen
• Serverless Applikationen zur Algorithmen-Validierung basierend auf großen Datenmengen (Big-Data)
• Durchführung von diversen Aufnahmen mit Referenz- und Fahrerbeobachtungs-Messsystemen sowie auch die Analyse von Messdaten
• Aufbau und Wartung von komplexen Referenz-Messsystemen und Autos

Qualifikationen

• Studierende im Bereich Elektrotechnik, Softwareentwicklung, Mechatronik, Physik, Optik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
• Gute Kenntnisse in Linux, Python, AWS, Machine Learning, und C++  sind wünschenswert
• Sicherer Umgang mit den gängigen MS Office-Programmen
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Hohe Motivation, Lernbereitschaft und selbständige Arbeitsweise

Bitte denken Sie daran, Ihre aktuelle Immatrikulationsbescheinigung ebenso wie Ihren aktuellen Notenspiegel und ggf. einen Auszug aus der aktuellen Studienordnung hinsichtlich Ableistung eines Pflichtpraktikums bzw. einer Abschlussarbeit hochzuladen, da diese für die Bearbeitung Ihrer Bewerbung zwingend erforderlich sind. 

Bitte reichen Sie uns, sofern erforderlich, Ihren gültigen Aufenthaltstitel sowie Ihre Arbeitsgenehmigung inklusive Zusatzblatt ein.
Die Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen sind willkommen.

Zusätzliche Informationen

• Selbstständiges und eigenverantwortliches Arbeiten
• Hybrides Arbeiten am Standort und von zu Hause 
• Angenehmes Arbeitsklima und eine von fachlicher und persönlicher Wertschätzung geprägte Arbeitsatmosphäre
• Eine wettbewerbsfähige Praktikumsvergütung 
• Anbindung durch öffentliche Verkehrsmittel sowie kostenlose Nutzung der Mitarbeiterparkplätze

Sie wollen mit uns Gas geben? Starten Sie durch und bewerben Sie sich jetzt!

Summary

• Type: Intern
• Function: Engineering
• Experience level: Not Applicable
• Industry: Automotive

Job tags

Salary