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Pflichtpraktikum: System, IV & V & Test Engineering

Ulm, DEVor OrtVertragVollzeit

Veröffentlicht am 13. Okt. 2026

Aufgaben:

Einarbeitung in Machine/Deep Learning

Datenaufbereitung & Annotation von Radardaten

Erstellen von Datensätzen mittels Datenbanklösungen, z. B. mit SQL Queries

Training und Vergleich von verschiedenen Klassifikatoren auf den erstellten Datensätzen

Qualifikation:

Laufendes Studium im Bereich Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbar

Interesse an Machine Learning, Data Analytics und der Analyse großer Datenmengen

Erste Kenntnisse in Datenaufbereitung, Datenbanken oder statistischen Methoden wünschenswert

Analytische, lösungsorientierte und strukturierte Arbeitsweise

Wir bieten:

Flexible Arbeitszeiten & Work-Life-Balance

Vergütung & Sozialleistungen

Persönliche & berufliche Entwicklung

Arbeitsatmosphäre

Gesundheit & Vorsorge

Mobilität & Nachhaltigkeit

Über Uns:

HENSOLDT - Innovationen für eine sicherere Welt

HENSOLDT ist ein führendes europäisches Hightech-Unternehmen der Verteidigungs- und Sicherheitsindustrie mit Sitz in Taufkirchen bei München. Das Unternehmen entwickelt Sensorlösungen, Elektronik und Software für die Bereiche Luft, Land, See, Cyber und Weltraum und unterstützt Streitkräfte weltweit dabei, Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und fundierte operative Entscheidungen zu treffen. Aufbauend auf jahrzehntelanger Erfahrung in missionskritischer Sensorik verbindet HENSOLDT Radar-, Optronik-, Elektronik- und Cyberkompetenzen mit datengetriebener Software und künstlicher Intelligenz.

Im Geschäftsjahr 2025 erzielte HENSOLDT mit rund 9.500 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern einen Umsatz von 2,46 Milliarden Euro. Das Unternehmen ist an der Frankfurter Wertpapierbörse im MDAX notiert.]]>

Rollenübersicht

Jobart

Vollzeit

Erforderliche Kompetenzen

Machine Learning / Deep LearningDatenaufbereitung (Data Preprocessing)Annotation von Radardaten (Data Annotation)Erstellen von Datensätzen / Dataset EngineeringDatenbankabfragen mit SQLTraining und Vergleich von Klassifikatoren (Model Training & Comparison)Analyse großer Datenmengen (Data Analytics / Big Data Analysis)Statistische MethodenRadar-Datenhandling / Domänenkenntnis RadardatenModellbewertung und Metriken (Model Evaluation)Analytische, lösungsorientierte und strukturierte Arbeitsweise (Analytical Problem Solving)

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