43:I[850074,["$4","$5","$6","$7","$8","$9","$a","$b","$c","$26"],"StandaloneJob"] 42:Tbf6,{"@context":"https://schema.org","@graph":[{"@context":"https://schema.org","@type":"JobPosting","title":"Werkstudent (m/w/d) im Bereich Schleiferei/Lagerwerkstatt","description":"\u003cp>\u003cstrong>Thema: \u003c/strong>Verringerung des Walzenabschliffs von Arbeitswalzen der Fertigstraße im Warmwalzwerk durch datenbasierte Analyse und Prozessoptimierung am Schleifprozess\u003c/p>\n\u003cp>\u003cstrong>Ihre Aufgaben:\u003c/strong>\u003c/p>\n\u003cul>\n \u003cli>\n \n Auswertung vorhandener Abschliffdaten von Arbeitswalzen der Fertigstraße\n \u003c/li>\n \u003cli>\n \n Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Abschliff, Einsatzbedingungen und Walzenperformance\n \u003c/li>\n \u003cli>\n \n Entwicklung und Validierung von Prognosemodellen (Lineare Regression oder Decision Tree Models)\n \u003c/li>\n\u003c/ul>\n\u003cp>\u003cstrong>Ihre Qualifikation:\u003c/strong>\u003c/p>\n\u003cul>\n \u003cli>Studiengang: Ingenieurwissenschaften (Elektrotechnik, Mechatronik, Maschinenbau o. Ä.)\u003c/li>\n \u003cli>Grundkenntnisse in der Datenanalyse und Statistik\u003c/li>\n \u003cli>Interesse an Produktionsprozessen, Prozessoptimierung, datenbasierten Modellen und Machine-Learning-Methoden\u003c/li>\n \u003cli>EDV-Kenntnisse: Sicherer Umgang mit Excel, sowie Kenntnisse in Python und SQL von Vorteil\u003c/li>\n \u003cli>Persönliche Eigenschaften: Fähigkeit zur verständlichen Darstellung komplexer Sachverhalte, ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit, hohe Lernbereitschaft, und Eigeninitiative, sowie eine selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise\u003c/li>\n \u003cli>Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse\u003c/li>\n\u003c/ul>\n\u003cp>\u003cstrong>Unser Angebot:\u003c/strong>\u003c/p>\n\u003cul>\n \u003cli>Beginn: ab sofort bzw. nach Absprache\u003c/li>\n \u003cli>Dauer: mind. 6 Monate (gerne länger)\u003c/li>\n \u003cli>Persönliche Betreuung und flexible Arbeitszeiten\u003c/li>\n \u003cli>Die Werkstudententätigkeit wird überdurchschnittlich vergütet (18,86 €/Std.)\u003c/li>\n \u003cli>Nach Absprache kann das Thema ggf. auch im Rahmen einer Abschlussarbeit bearbeitet werden\u003c/li>\n\u003c/ul>","datePosted":"2026-09-28T05:06:35.000Z","jobLocation":[{"@type":"Place","address":{"@type":"PostalAddress","addressCountry":"DE","addressRegion":"03","addressLocality":"Bremen"}}],"hiringOrganization":{"@type":"Organization","@id":"https://cosign.co/profile/organization/n173ptmc7tny2cjb1nv950bays8dq3wg#organization","name":"ArcelorMittal","sameAs":"https://cosign.co/profile/organization/n173ptmc7tny2cjb1nv950bays8dq3wg","logo":"https://pbs.twimg.com/profile_images/1876181709244231680/dQPkfctW_400x400.jpg"},"url":"https://cosign.co/jobs/0z38h3b1hu"},{"@context":"https://schema.org","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Jobs","item":"https://cosign.co/jobs"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Werkstudent (m/w/d) im Bereich Schleiferei/Lagerwerkstatt at ArcelorMittal","item":"https://cosign.co/jobs/0z38h3b1hu"}]}]}44:T5db,Thema: Verringerung des Walzenabschliffs von Arbeitswalzen der Fertigstraße im Warmwalzwerk durch datenbasierte Analyse und Prozessoptimierung am Schleifprozess Ihre Aufgaben: • Auswertung vorhandener Abschliffdaten von Arbeitswalzen der Fertigstraße • Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Abschliff, Einsatzbedingungen und Walzenperformance • Entwicklung und Validierung von Prognosemodellen (Lineare Regression oder Decision Tree Models) Ihre Qualifikation: • Studiengang: Ingenieurwissenschaften (Elektrotechnik, Mechatronik, Maschinenbau o. Ä.) • Grundkenntnisse in der Datenanalyse und Statistik • Interesse an Produktionsprozessen, Prozessoptimierung, datenbasierten Modellen und Machine-Learning-Methoden • EDV-Kenntnisse: Sicherer Umgang mit Excel, sowie Kenntnisse in Python und SQL von Vorteil • Persönliche Eigenschaften: Fähigkeit zur verständlichen Darstellung komplexer Sachverhalte, ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit, hohe Lernbereitschaft, und Eigeninitiative, sowie eine selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise • Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse Unser Angebot: • Beginn: ab sofort bzw. nach Absprache • Dauer: mind. 6 Monate (gerne länger) • Persönliche Betreuung und flexible Arbeitszeiten • Die Werkstudententätigkeit wird überdurchschnittlich vergütet (18,86 €/Std.) • Nach Absprache kann das Thema ggf. auch im Rahmen einer Abschlussarbeit bearbeitet werden45:T6ba,

Thema: Verringerung des Walzenabschliffs von Arbeitswalzen der Fertigstraße im Warmwalzwerk durch datenbasierte Analyse und Prozessoptimierung am Schleifprozess

Ihre Aufgaben:

Auswertung vorhandener Abschliffdaten von Arbeitswalzen der Fertigstraße
Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Abschliff, Einsatzbedingungen und Walzenperformance
Entwicklung und Validierung von Prognosemodellen (Lineare Regression oder Decision Tree Models)

Ihre Qualifikation:

Studiengang: Ingenieurwissenschaften (Elektrotechnik, Mechatronik, Maschinenbau o. Ä.)
Grundkenntnisse in der Datenanalyse und Statistik
Interesse an Produktionsprozessen, Prozessoptimierung, datenbasierten Modellen und Machine-Learning-Methoden
EDV-Kenntnisse: Sicherer Umgang mit Excel, sowie Kenntnisse in Python und SQL von Vorteil
Persönliche Eigenschaften: Fähigkeit zur verständlichen Darstellung komplexer Sachverhalte, ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit, hohe Lernbereitschaft, und Eigeninitiative, sowie eine selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Unser Angebot:

Beginn: ab sofort bzw. nach Absprache
Dauer: mind. 6 Monate (gerne länger)
Persönliche Betreuung und flexible Arbeitszeiten
Die Werkstudententätigkeit wird überdurchschnittlich vergütet (18,86 €/Std.)
Nach Absprache kann das Thema ggf. auch im Rahmen einer Abschlussarbeit bearbeitet werden

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