Werksstudent - Digital Manufacturing & Data Analytics

An unserem Standort Schnelldorf arbeiten rund 500 Mitarbeitende daran, die weltweite Verfügbarkeit von Laborprodukten und Forschungsbedarf sicherzustellen. Im Zuge der Erweiterung unseres Standorts integrieren wir zusätzliche Logistik- und Abfüllprozesse und entwickeln Schnelldorf damit zu einem wichtigen Knotenpunkt innerhalb der globalen Life-Science-Lieferkette. Für unser Team suchen wir dich: einen engagierten Digital-Enthusiasten mit Interesse daran, die Produktion durch datenbasierte Lösungen aktiv zu unterstützen und wertvolle Einblicke in die industrielle Digitalisierung zu gewinnen. Gemeinsam verwandeln wir komplexe Produktionsdaten in praktische Lösungen, die Prozesse verbessern, fundierte Entscheidungen ermöglichen und nachhaltigen Mehrwert schaffen. ## Deine Aufgaben - Recherche und Bewertung von KI-basierten Tools und Technologien zur Datenverarbeitung und Datenvisualisierung - Entwicklung und Erprobung von Analyseprozessen für Produktionsdaten - Erstellung von Reporting-Dashboards, historischen Trendanalysen und weiteren Visualisierungslösungen sowie Unterstützung der Anwender bei der Nutzung dieser Anwendungen - Weiterentwicklung des Lifecycle-Managements digitaler Anwendungsfälle, einschließlich Datenqualitätsmanagement und Benutzerberechtigungen - Ergänzung und Pflege der Dokumentation für validierte Datenanalyse-Workflows sowie Erstellung von Schulungsunterlagen ## Dein Profil - Eingeschriebener Student (m/w/d) der Informatik, des Ingenieurwesens oder eines vergleichbaren Studiengangs, idealerweise im Masterstudium - Gute Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Programmierung, beispielsweise mit Python, Java oder C++ - Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind von Vorteil - Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie eine strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise - Offenheit, Teamgeist und Freude an der Zusammenarbeit - Sehr gute Englischkenntnisse (mindestens C1), Deutschkenntnisse sind von Vorteil ## Rahmenbedingungen - Flexibler Eintrittstermin - Arbeitszeit: 16 bis 20 Stunden pro Woche - Spannende Einblicke in die Digitalisierung eines modernen Produktionsstandorts - Mitarbeit an zukunftsweisenden Projekten im Bereich Data Analytics und Künstliche Intelligenz - IGBCE Vergütung