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Bachelorand/Masterand Entwicklung und Erprobung von Magnetventilüberwachungen

Knorr-Bremse AG · Schwieberdingen | 71701 | Deutschland · Onsite

Gehalt auf Anfrage

Gefunden am 17.05.2026

Match

84%

Fit in Skills, Kultur und Entwicklungspfad.

Beschreibung

Job Zusammenfassung In dieser Position analysierst du Messdaten von Magnetventilen mit Python, entwickelst Konzepte zur Schädigungserkennung und implementierst diese auf Mikrocontrollern. Zudem führst du Machbarkeitsanalysen durch, um Prototypen zu erstellen. Job Zusammenfassung In dieser Position analysierst du Messdaten von Magnetventilen mit Python, entwickelst Konzepte zur Schädigungserkennung und implementierst diese auf Mikrocontrollern. Zudem führst du Machbarkeitsanalysen durch, um Prototypen zu erstellen. Deine Rolle im Team Planung und Durchführung von Messungen mit intakten und gezielt geschädigten Komponenten. Analyse von Messdaten mittels der Programmiersprache Python. Entwicklung eines Auswertungs-Konzepts um die Schädigungen der Komponenten in den gemessenen Signalen zu erkennen. Umsetzung der Auswertungskonzepte auf Embedded Systemen (Mikrocontrollern). Machbarkeitsanalyse einer prototypischen Implementierung. Unsere Erwartungen an dich Ausbildung Studium der Fachrichtung Elektrotechnik, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Mechatronik, Informatik oder vergleichbar. Qualifikationen Gute Kenntnisse im Umgang mit MS Office. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Selbstständige und verantwortungsbewusste Arbeitsweise. Benefits Work-Life-Integration 🏠 Home Office ⏰ Flexible Arbeitszeiten Gesundheit, Fitness & Fun 🚲 Jobrad Mehr Netto 🏝️ Urlaubs- und Weihnachtsgeld Themen mit denen du dich im Job beschäftigst Automation Metadaten Level: Junior Job Feld: Embedded Anstellung: Vollzeit Vertragsart: Befristetes Dienstverhältnis Arbeitsmodell: Onsite Unternehmenstyp: Etablierte Firma Branche: Industrie, Produktion Ort: Schwieberdingen | 71701 | Deutschland

Tech Stack

Python

Warum passt du zu dieser Stelle?

Fit technisch: Stark auf Backend und API-Architektur.

Gaps: Fehlende Tool-Erfahrung in 1-2 Schlüsselbereichen.

Success-Wahrscheinlichkeit: Hoch bei schneller Einarbeitung.