INTERNSHIP DETAILS

Praktikum im Bereich Machine Learning für prädiktive Zuverlässigkeitsanalytik – Wärmepumpen (w/m/div.)

CompanyBosch Group
LocationWernau (Neckar)
Work ModeOn Site
PostedSeptember 16, 2026
Internship Information
Core Responsibilities
The intern will support the development and optimization of machine learning solutions for heat pump reliability using Databricks. Responsibilities include data preparation, feature engineering, model evaluation, and the creation of reproducible ML workflows.
Internship Type
vollzeit
Company Size
167508
Visa Sponsorship
No
Language
English
Working Hours
40 hours
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About The Company
The Bosch Group is a leading global supplier of technology and services. It employs roughly 413,000 associates worldwide (as of December 31, 2025). The company generated sales of 91 billion euros in 2025. Its operations are divided into four business sectors: Mobility, Industrial Technology, Consumer Goods, and Energy and Building Technology. With its business activities, the company aims to use technology to help shape universal trends such as automation, electrification, digitalization, connectivity, and an orientation to sustainability. In this context, Bosch’s broad diversification across regions and industries strengthens its innovativeness and robustness. Bosch uses its proven expertise in sensor technology, software, and services to offer customers cross-domain solutions from a single source. It also applies its expertise in connectivity and artificial intelligence in order to develop and manufacture user-friendly, sustainable products. With technology that is “Invented for life,” Bosch wants to help improve quality of life and conserve natural resources. The Bosch Group comprises Robert Bosch GmbH and its roughly 500 subsidiary and regional companies in over 60 countries. Including sales and service partners, Bosch’s global manufacturing, engineering, and sales network covers nearly every country in the world. Bosch’s innovative strength is key to the company’s further development. At 136 locations across the globe, Bosch employs some 82,000 associates in research and development. Instagram: https://www.instagram.com/boschglobal/ Facebook: https://www.facebook.com/BoschGlobal Glassdoor: https://bit.ly/3raTZnH Imprint: www.bosch.com/corporate-information Privacy statement: https://www.bosch.com/data-protection-notice-bosch-linkedin/
About the Role

Unternehmensbeschreibung

Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben der Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeitenden ist felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, wir haben Freude an unserer Arbeit und wir inspirieren uns gegenseitig. Machen Sie mit und spüren Sie den Unterschied. Die Bosch Home Comfort Group freut sich auf Ihre Bewerbung!

Stellenbeschreibung

Wir suchen eine engagierte Praktikantin bzw. einen engagierten Praktikanten, um die Weiterentwicklung unserer Machine-Learning-Lösungen zur Zuverlässigkeit von Wärmepumpen zu unterstützen. Sie bauen auf den bereits gestarteten Arbeiten auf, verbessern unsere bestehenden Modelle und prüfen, wie sich diese Ansätze auf weitere Zuverlässigkeits-Anwendungsfälle übertragen lassen. Der Großteil Ihrer Arbeit findet in Databricks statt.

Während Ihres Praktikums tragen Sie zur Überprüfung und Weiterentwicklung bestehender Ansätze zur Datenaufbereitung und zum Feature Engineering bei. Sie unterstützen die Optimierung und Evaluation vorhandener Machine-Learning-Modelle. Darüber hinaus untersuchen Sie potenzielle neue Features sowie frühe Risikoindikatoren in Feld- und IoT-Daten. Sie entwickeln außerdem reproduzierbare ML-Workflows in Databricks unter Einsatz von MLflow. Des Weiteren passen Sie bestehende Ansätze für zusätzliche Produktprobleme und weitere zuverlässigkeitsbezogene Use Cases an und bewerten diese. Zudem erkunden Sie den Einsatz von Generativer KI, um Modellergebnisse und wesentliche Risikotreiber in prägnante und gut verständliche Berichte für Ingenieurinnen und Ingenieure zu überführen. Abschließend kommunizieren Sie Ihre Erkenntnisse mittels Datenvisualisierungen, kurzer Präsentationen und technischer Dokumentation.

Qualifikationen

  • Ausbildung: Masterstudium im Bereich Data Science, Künstliche Intelligenz, Informatik, Informationssysteme, Ingenieurwesen oder in einem vergleichbaren quantitativen bzw. technischen Fachgebiet
  • Erfahrung und Kenntnisse: Praktische Kenntnisse in Machine Learning, Modellevaluierung, Feature Engineering und Datenvorverarbeitung; sehr gute Python-Kenntnisse; Erfahrung mit Databricks, MLflow, PySpark oder Anwendungen im Bereich Generative AI ist von Vorteil
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie zeichnen sich dadurch aus, Aufgaben eigenständig voranzutreiben, Ihre Arbeitsabläufe systematisch zu organisieren und technische Ergebnisse sehr klar zu kommunizieren
  • Arbeitsmodell: Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, in einem hybriden Arbeitsmodell zu arbeiten, mit regelmäßiger Präsenz in Wernau
  • Interesse: Interesse daran, Machine Learning auf reale Produkte und IoT-Daten anzuwenden
  • Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse

Zusätzliche Informationen

Start: ab November/Dezember 2026 Dauer: 6 Monate Voraussetzung für dieses Praktikum ist die Immatrikulation an einer Hochschule/Universität. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), Ihre Immatrikulationsbescheinigung, die Prüfungsordnung sowie – falls erforderlich – eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion oder Weltanschauung, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Linnan Du (Fachbereich) +49 7153 3068232 Work #LikeABosch startet hier: Bewerben Sie sich jetzt! #LI-DNI

  • Legal Entity: Bosch Thermotechnik GmbH
  • Key Skills
    Machine LearningPythonDatabricksMLflowPySparkData ScienceFeature EngineeringData PreprocessingGenerative AIIoT DataModel EvaluationData VisualizationTechnical DocumentationPredictive Analytics
    Categories
    Data & AnalyticsTechnologyEngineeringSoftwareEnergy