Werkstudent (m/w/d) Data Science

  • Werkvertrag

Unternehmensbeschreibung

Bildbearbeitung mit neuronalen Netzen (Convolutional Neural Networks). State of the Art Computer Vision bringt nicht nur das autonome Fahren voran, sondern hat auch großes Potential im Retail. Bewirb dich wenn du wissen möchtest wie wir Computer Vision im Retail weiterentwickeln.

Stellenbeschreibung

  • Du kannst aktiv an einem herausfordernden Deep Learning Projekt mitarbeiten, welches die Grenzen der Bildbearbeitung verschiebt.
  • Dabei nutzt Du die neuesten Deep Learning Frameworks (Tensorflow) und Hardware in der Google Cloud, z.B. nVidia Tesla P100. 
  • Du hast die Möglichkeit von erfahrenen Data Scientists in einem agilen Team zu lernen

Qualifikationen

  • Du studierst Informatik, Data Science, Machine Learning, Mathematik, Physik o.ä.
  • Du bringst Neugierde an der Bildbearbeitung durch CNNs mit
  • Hast Spaß am Programmieren und bringst mindestens Grundkenntnisse in Python mit
  • Idealerweise hast Du bereits erste Erfahrungen mit: Git (Versionskontrolle), Machine Learning, Google Cloud (speziell Google ML Engine) oder AWS, Tensorflow

Zusätzliche Informationen

Bei uns erhältst Du die Möglichkeit, in einem modernen, agilen sowie wertschätzenden Umfeld zu arbeiten. Fühlst Du Dich angesprochen? Dann findest Du bei Breuninger ein Team, in dem Du Dich wohlfühlen und nachhaltig wirken kannst.

 

Eine spannende Werkstudententätigkeit in einem traditionsreichen und gleichzeitig innovativen und inspirierenden Unternehmen

Hochmotivierte Kollegen in einem dynamischen Team

Persönliche und fachliche Entwicklungsmöglichkeiten

Übernahme von Verantwortung und Raum für Ihre eigene Ideen

Mitarbeiterrabatt sowie einen attraktiven und modern eingerichteten Arbeitsplatz im Herzen von Stuttgart

Haben wir Dein Interesse geweckt?

Dann sollten wir uns schnell kennenlernen.

Bei Fragen steht dir Nicole (nicole.reber(at)breuninger.de) gerne jederzeit zur Verfügung.
Erfahre mehr über unser Team unter: team.breuninger.com

Wir freuen uns auf Dich!

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