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Sie möchten in einem Umfeld arbeiten, in dem Datenanalyse, Automatisierung und industrielle IT nicht nur theoretisch betrachtet, sondern direkt in der Produktion angewendet werden? Dann sind Sie im Karosseriebau der Volkswagen AG genau richtig. In unserem Bereich verbinden wir moderne Data-Analytics-Methoden mit Automatisierungs- und Produktionstechnik. Ziel ist es, Transparenz über Anlagen-, Prozess- und Edge-Device-Daten zu schaffen, Produktionsanläufe datenbasiert zu begleiten und innovative Monitoring- und Visualisierungslösungen für den Serienbetrieb zu entwickeln. Als Praktikant unterstützen Sie Teams, indem Sie theoretisches Wissen praktisch anwenden, wertvolle Praxiserfahrung sammeln und zu wichtigen Geschäftsaktivitäten beitragen. Der Schwerpunkt liegt auf Ihrer beruflichen Entwicklung durch betreute Aufgaben, die Wachstum und Zusammenarbeit fördern. Sie wirken aktiv an täglichen Abläufen und Projekten mit, erweitern Ihr Branchenwissen, Ihre technischen Fähigkeiten und arbeiten eng mit erfahrenen Fachleuten zusammen. Es besteht die Möglichkeit zur Anfertigung einer Abschlussarbeit. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!
Verantwortlichkeiten
Konzeptionieren und Erstellen eines Dashboards zur Überwachung von Edge Devices und der Absicherung der Verfügbarkeit von Produktionsdaten
Entwickeln von einheitlichen Datenvisualisierungen zur Unterstützung der Anlaufphase internationaler Fahrzeugprojekte
Automatisieren der Analyse von Industrierobotern (Kuka, Fanuc, ABB)
Anbinden und Visualisieren von KI-generierten Predictive-Maintenance-Daten aus Edge Devices
Überführen von Node-RED-Konfigurationen in nutzerfreundliche Apps
Entwickeln einer Methode zur Sammlung und Kategorisierung von SPS-Meldungen in Bezug auf Anlagenstillstände sowie deren Dokumentation
Anforderungen
Studierende (auch im Gap Year) in den Bereichen Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik oder vergleichbare Studienrichtungen
Gute bis sehr gute Studienleistungen
Grundkenntnisse in Python-Programmierung
Grundkenntnisse in Data Analytics
Wünschenswert
Kenntnisse in SQL
Erfahrung in SPL / SPL2 (Splunk Suchsprache)
Grundlagen der Automatisierungs- oder Produktionstechnik
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