Du begeisterst dich für die Digitalisierung und möchtest an zukunftsweisenden IoT-Lösungen mitwirken, die den Komfort in Wohngebäuden revolutionieren? Bei uns gestaltest du die nächste Generation vernetzter Heizungs-, Lüftungs- und Klimasysteme mit, die nicht nur energieeffizienter, sondern auch nachhaltiger sind. Tauche ein in ein agiles, internationales Team und leiste einen direkten Beitrag zur Entwicklung intelligenter Fehlertrend-Erkennung, die auf realen Felddaten basiert.

• Während deiner Werkstudententätigkeit arbeitest du aktiv an der Entwicklung und Implementierung von Systemen zur Fehlertrend-Erkennung für unsere vernetzten Heizungs-, Lüftungs- und Klimasysteme mit.
• Für die Identifizierung von Mustern und Anomalien führst du umfassende Analysen von Felddaten durch.
• Du unterstützt bei der Konzeption und Entwicklung innovativer Lösungen, die die Zuverlässigkeit und Effizienz unserer IoT-Services kontinuierlich verbessern.

• Ausbildung: Bachelorstudium im Bereich Informatik, Mathematik oder vergleichbar
• Erfahrungen und Know-how: in der Datenanalyse und im Machine Learning
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest zuverlässig und analytisch, gehst strukturiert sowie eigenständig vor und schätzt es, gemeinsam im Team Ziele zu erreichen
• Arbeitsalltag: wir bieten dir die Möglichkeit, hybrid zu arbeiten
• Sprachen: verhandlungssicheres Englisch, Deutsch von Vorteil

Beginn: nach Absprache
Dauer: 12 Monate – 10h/Woche 

Voraussetzung für die Werkstudententätigkeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Du hast fachliche Fragen zum Job?
Steffen Erkel (Fachabteilung)
+49 173 9220259

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