Dualer Student Data Science & Scientific Computing (w/m/x)

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Giorno di aggiornamento: 04-10-2024

Località: Dingolfing Bavaria

Categoria: Istruzione / Formazione Tirocinio / Livello base

Industria: Motor Vehicle Manufacturing

Posizione: Internship

Tipo di lavoro: Internship

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Contenuto del lavoro

Hinweis: Dieser Studiengang wird als Studium mit vertiefter Praxis angeboten.

Du liebst es, Ursachen für Probleme zu entdecken und Lösungen zu finden und möchtest an Zukunftsthemen arbeiten? Du hast eine Leidenschaft für IT und Digitalisierung? Dann ist dieses Studium genau das Richtige für dich. Denn du bist Expert:in dafür, riesige Datenmengen zu bändigen und daraus Vorhersagen abzuleiten. Egal ob Entwicklungs- oder Kund:innendaten, du weißt wo du die richtigen Infos findest und wie du sie aufbereitest. Dein vielfältiges IT-Know-how ist essenziell für alle Unternehmensbereiche. Egal ob autonomes Fahren, vernetzte Fahrzeuge, Cyber Security oder Machine Learning – ohne dich läuft es nicht!

Das lernst du bei uns.

  • Umsetzung und Planung agiler Projekte
  • Programmiersprachen (bspw. Python)
  • IT-Sicherheit und technischer Datenschutz
  • Mathematische Schlüsselkompetenzen
  • Analyse von Problemen sowie deren Kommunikation und Lösungsfindung
  • Analyse, Extrahierung, Aufbereitung und Präsentation von Daten
  • Alles rund um Big Data, Data Analytics, Data Mining, Machine- & Deep-Learning, Artificial Neural Networks etc. in der Unternehmenspraxis
  • Theoretische und praktische Kenntnisse in spannenden Vorlesungen des Studiums wie bspw. Computorial Thinking, Robotik, Datenerhaltung, Objektorientierte Programmierung, Deep Learning und Modelbildung/Simulation
Das erwartet dich nach dem dualen Studium.

  • Unbefristeter Direkteinstieg mit übertariflichen Konditionen
  • Innovative Projekte
  • Mitarbeit in und Steuerung von agilen Teams
  • Vielfältige und spannende Einsatzbereiche wie Big Data, Business Intelligence, Cyber Security, App-Entwicklung, vernetzte Fahrzeuge, autonomes Fahren, Predictive Maintenance oder Qualitätssicherung
  • Persönliche Weiterentwicklungs- und Spezialisierungsmöglichkeiten in Projekt- und Führungspositionen
Das solltest du mitbringen.

  • Motivation und Eigeninitiative
  • Freude an der Zusammenarbeit mit anderen Menschen im multikulturellen/internationalen Umfeld
  • Interesse an IT und Data Science & Scientific Computing
  • Logisches und analytisches Denkvermögen
  • Spaß am Lösen von komplexen Problemen
  • Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit
  • Freude an Mathe und Informatik
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • (Fach-) Hochschulreife oder Abitur
Darauf kannst du dich freuen.

  • Attraktive Vergütung inkl. Weihnachts- und Urlaubsgeld
  • Flexible Arbeitszeiten und Freizeitausgleich
  • Abwechslungsreiche und spannende Aufgaben
  • Tolle Stimmung und ein super Team
  • Persönliche Förderung
  • Viele Entwicklungsmöglichkeiten
  • Attraktive Azubi Fahrzeug-Miete
  • Bezuschusste Azubi Wohnheime (nur am Standort München)
  • Zuschuss zu Verpflegung und Fahrtkosten
  • Vergünstigungen und Mitarbeiterrabatte
  • Betriebsrestaurants und Cafés
  • Fitness- und Freizeitangebote
  • Und vieles mehr siehe bmw.jobs/waswirbieten
Ausbildungs- und Studiendauer.

4,5 Jahre

Mehr Infos zum Programmablauf sowie zu den Studieninhalten erhältst du hier.

Bei der BMW Group verstehen wir Diversität und Inklusion in all ihren Dimensionen als Stärke für unsere Teams. Chancengleichheit ist uns ein besonderes Anliegen, die Gleichbehandlung von Bewerber:innen sowie Mitarbeiter:innen ein grundlegendes Prinzip unserer Unternehmenspolitik. Daher basieren auch unsere Recruiting-Entscheidungen auf ihrer Persönlichkeit, ihren Erfahrungen und Fähigkeiten.

Mehr zu Diversity bei der BMW Group unter bmwgroup.jobs/vielfalt

Startdatum: ab 01.09.2025

Ansprechpartner:

BMW Group Recruiting Team

+49 89 382-17001

Dualer Student Data Science & Scientific Computing (w/m/x)

20240430

Automotive

Dingolfing

Deutschland

Unternehmensbereich:

BMW AG

Standort:

Dingolfing

Arbeitsbereich:

IT

Job ID:

128926

Veröffentlichungsdatum:

30.04.2024

FullTime

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Scadenza: 18-11-2024

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