jobs.pl/Job offers/Finance / Economics/PreMaster Data-Analyst für Fertigungsdaten von Intertialsensoren (m/w/div.)
Source: CrawlJobs
This offer does not have a complete translation in the selected language. The original content is shown below.

PreMaster Data-Analyst für Fertigungsdaten von Intertialsensoren (m/w/div.)

Robert Bosch Sp. z o.o. Reutlingen, Germany
Full-time Hybrid work

Publication date: 04/09/2026

Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.

Die Robert Bosch GmbH freut sich auf deine Bewerbung!

Aufgaben

Die im Halbleiterwerk Reutlingen durch die Fertigung der Inertialsensoren aufgenommenen Messdaten, werden von Dir auf vorliegende Verteilung, Muster, Korrelationen etc. analysiert.; Aus diesen Daten können Handlungsempfehlungen abgeleitet werden wie mit Messequipment/Werkzeugen zu verfahren ist.; Diese Auswertungen sollen später auch durch automatisierte Reports weiteren Gruppen zur Verfügung gestellt werden. Hierfür stehen Dir diverse Analysetools zur Verfügung.; Du arbeitest Fertigungsdaten logisch und grafisch (über Auswertetools, Pythonskripte oder SQL-Abfragen) auf.; Du arbeitest eng mit den Kolleginnen und Kollegen der Messtechnik zusammen und unterstützt diese in der täglichen Betreuung der Sensor-Fertigung.

Anforderungen

Ausbildung : überdurchschnittlich abgeschlossenes Hochschulstudium (Bachelor) im Bereich Informatik, Mathematik, Elektrotechnik, Physik oder vergleichbar und die konkrete Absicht im Anschluss ein Masterstudium aufzunehmen; Persönlichkeit & Arbeitsweise: teamfähig, kommunikativ, verantwortungsbewusst, lösungsorientiert; Erfahrungen und Know-how : Python, SQL von Vorteil, Kenntnisse im Bereich Statistik, Umgang mit MS Office, Erfahrung von Machine Learning wünschenswert, Erfahrungen von active Learning Strategien für predictive Maintenance wünschenswert; Arbeitsalltag: bei uns kannst du hybrid arbeiten - wir treffen uns ca. 2 x pro Woche im Büro; Sprachen : sehr gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
Apply with employer

Similar offers

All →

Cookie settings

Each purpose is optional and off by default. You can withdraw consent at any time.

Showing offers closest to you