Estudiante en prácticas Data Science / IA (m/f/d)
Trabaje en algoritmos de ensayo basados en IA y detección de anomalías, con conjuntos de datos industriales reales de más de 180 sistemas inline.
Su papel.
Más que un patio de juegos de datos: industria real.
No trabaja con conjuntos de datos sintéticos de juguete, sino con señales acústicas reales de discos de freno, e-drives, piezas sinterizadas y más. Apoya a nuestro equipo de I+D en ML clásico, detección de anomalías y enfoques de deep learning para la tecnología de ensayo acústico.
Ideal para estudiantes de informática, matemáticas, física o ingeniería eléctrica interesados en el procesamiento de señales y el aprendizaje automático. 15–20 h/semana, Pfinztal con opción de teletrabajo.
Qué hará.
- Preparación de datos e ingeniería de características sobre señales acústicas en el dominio temporal y de frecuencia
- Entrenar, evaluar y ajustar clasificadores clásicos (SVM, random forest, GBM)
- Contribuir a la detección de anomalías (autoencoders, one-class SVM, métodos estadísticos)
- Validar modelos frente a los KPI del cliente (tasa de escape, falsos rechazos)
- Documentación, reproducibilidad y pequeñas contribuciones al pipeline de modelos de SonicTC
Qué aporta.
- Estudios en curso de informática, matemáticas, física, ingeniería eléctrica o similar
- Python sólido, idealmente NumPy / scikit-learn / PyTorch
- Conocimientos básicos de procesamiento de señales (FFT, filtros, espectrogramas) o ganas de aprenderlos
- Trabajo limpio y reproducible (Git, entornos virtuales, notebooks → módulos)
- Al menos 12 meses de estudios restantes, disponibilidad de 15–20 h/semana
Qué puede esperar de nosotros.
Datos reales
Señales industriales de producción, no conjuntos de datos de ejercicio.
Mentoría
Equipo de I+D con experiencia en acústica, DSP y ML, con raíces Fraunhofer.
Flexibilidad
Los estudios son lo primero: se respetan las épocas de exámenes.
Perspectiva
Opción de trabajo fin de estudios (grado / máster) e incorporación directa después.
Equipamiento moderno
Portátil propio, servidor con GPU y su propio puesto en el equipo.
Remuneración
Tarifa horaria justa y acorde al mercado.
Próximos pasos.
Envíe su CV, una breve nota de presentación y, si dispone de ellos, unas palabras sobre sus propios proyectos o repositorios a karriere@rte.de. Respondemos en un plazo de 5 días laborables.
Proceso habitual: llamada de presentación (30 min) → prueba técnica breve (datos/ML) → oferta.
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Escríbanos una breve nota a karriere@rte.de, también para trabajos de fin de estudios y prácticas.