Job Description
Als Studierender (m/w/x) arbeitest Du mit Deinen Kolleginnen und Kollegen auf Augenhöhe und schaffst Dir ideale Voraussetzungen für Deine spätere Karriere.In einem offenen und modernen Umfeld mit zahlreichen Entwicklungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten, arbeiten die Mitarbeitenden bei ZEISS in einer Kultur, die von Expertenwissen und Teamgeist geprägt ist. All das wird getragen von der besonderen Eigentümerstruktur und dem langfristigen Ziel der Carl-Zeiss-Stiftung: Wissenschaft und Gesellschaft gemeinsam voranzubringen.
Heute wagen. Morgen begeistern.
Vielfalt ist ein Teil von ZEISS. Wir freuen uns unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität auf Deine Bewerbung.
Jetzt, in weniger als 10 Minuten bewerben.
Enabler für kleinere, leistungsfähigere und energieeffizientere Mikrochips
Arbeiten, wo das Morgen entsteht.
Rund 80 Prozent aller Mikrochips weltweit werden mit ZEISS Technologien gefertigt. Als Herzstück eines jeden elektronisch gesteuerten Systems sind sie aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken – egal ob im Smartphone, im Smart Home oder in Smart Factories. ZEISS ist Technologieführer im Bereich Halbleiterfertigungs-Equipment. Mit hochpräzisen Lithographie-Optiken, Photomasken-Systemen und Lösungen für die Prozesskontrolle ermöglicht ZEISS die Herstellung von immer kleineren, leistungsfähigeren und energieeffizienteren Mikrochips – und prägt so mit seinen Innovationen das Zeitalter der Mikro- und Nanoelektronik entscheidend mit.
Bei uns hast Du die Möglichkeit, Studium und Praxis optimal miteinander zu verbinden und aktiv an spannenden Projekten mitzuarbeiten. So sammelst Du wertvolle Erfahrungen, baust Dein Netzwerk auf und entwickelst Dich sowohl fachlich als auch persönlich weiter.
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Unterstützung bei der Einführung einer automatisierten Defekterkennung auf Optiken für die Halbleiter-Herstellung
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Weiterentwicklung der webbasierte Pipeline für die Annotierung zum Training unserer Machine-Learning
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Erfassung und Prüfung der Qualität der Annotierung und basierend auf den ermittelten Abweichungen den zugrunde liegenden Labeling Katalog weiterentwickeln und verbessern
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Präsentation Deiner Erkenntnisse im Team und über Dein Fachgebiet hinausgehende Verbesserungspotenziale in Kooperation mit den relevanten Fachexperten vorantreiben
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Immatrikulation in einem Masterstudium der Informatik, Software Engineering, Data Analytics oder vergleichbar
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vorzugsweise fundierte Kenntnisse in Python oder Matlab mit der Bereitschaft sich in unsere Toolbox einzuarbeiten
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Erfahrung im Umgang mit Web API‘s
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Kenntnisse in Grundlagen der Statistik für Prozesskontrolle
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eine selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise
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Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens CEFR-Level B2)
Klingt spannend? Dann werde Teil von #teamZEISS und gestalte mit uns die Zukunft! Reiche uns hierfür bitte Deine vollständigen Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse) ein.
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