Aufgabenumfeld

Sie möchten in einem Umfeld arbeiten, in dem Datenanalyse, Automatisierung und industrielle IT nicht nur theoretisch betrachtet, sondern direkt in der Produktion angewendet werden? Dann sind Sie im Karosseriebau der Volkswagen AG genau richtig. In unserem Bereich verbinden wir moderne Data‑Analytics‑Methoden mit Automatisierungs‑ und Produktionstechnik. Ziel ist es, Transparenz über Anlagen-, Prozess‑ und Edge‑Device‑Daten zu schaffen, Produktionsanläufe datenbasiert zu begleiten und innovative Monitoring‑ und Visualisierungslösungen für den Serienbetrieb zu entwickeln. Als Praktikant unterstützen Sie Teams, indem Sie theoretisches Wissen praktisch anwenden, wertvolle Praxiserfahrung sammeln und zu wichtigen Geschäftsaktivitäten beitragen. Der Schwerpunkt liegt auf Ihrer beruflichen Entwicklung durch betreute Aufgaben, die Wachstum und Zusammenarbeit fördern. Sie wirken aktiv an täglichen Abläufen und Projekten mit, erweitern Ihr Branchenwissen, Ihre technischen Fähigkeiten und arbeiten eng mit erfahrenen Fachleuten zusammen. Es besteht die Möglichkeit zur Anfertigung einer Abschlussarbeit. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Konzeptionieren und Erstellen eines Dashboards zur Überwachung von Edge Devices und der Absicherung der Verfügbarkeit von Produktionsdaten
• Entwickeln von einheitlichen Datenvisualisierungen zur Unterstützung der Anlaufphase internationaler Fahrzeugprojekte
• Automatisieren der Analyse von Industrierobotern (Kuka, Fanuc, ABB)
• Anbinden und Visualisieren von KI-generierten Predictive-Maintenance-Daten aus Edge Devices
• Überführen von Node-RED-Konfigurationen in nutzerfreundliche Apps
• Entwickeln einer Methode zur Sammlung und Kategorisierung von SPS-Meldungen in Bezug auf Anlagenstillstände sowie deren Dokumentation

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende (auch im Gap Year) in den Bereichen Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik oder vergleichbare Studienrichtungen
• Gute bis sehr gute Studienleistungen
• Grundkenntnisse in Python‑Programmierung
• Grundkenntnisse in Data Analytics
• Kenntnisse in SQL wünschenswert
• Idealerweise Erfahrung in SPL / SPL2 (Splunk Suchsprache)
• Grundlagen der Automatisierungs‑ oder Produktionstechnik wünschenswert

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
• Aktueller Notenspiegel
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule