Dein Beitrag für TenneT
- Du unterstützt unser Team bei der statistischen Fehleranalyse für die Instandhaltungsoptimierung mit dem Ziel Schadensmeldungen so aufzubereiten, dass statistische Analysen wie die Bestimmung von Fehlerraten möglich sind
- Die Auswertung von Schadensmeldungen der letzten fünf Jahre sowie die Ergänzung und Korrektur von Metadaten gehören zu Deinem Aufgabenbereich
- Du bist verantwortlich für die Generierung eines Trainingsdatensatzes für ein Large Language Model (LLM)
- Du bist für die Anwendung des Large Language Model (LLM) auf vorhandene Schadensmeldungen zuständig
- Die Validierung der Ergebnisse des LLM fällt in Dein Zuständigkeitsbereich
Dein Profil
- Die Stelle erfordert ein laufendes Hochschulstudium in den Bereichen Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen oder Informatik
- Idealerweise bringst Du erste Praxiserfahrung (Werkstudententätigkeiten / Praktika) und Interesse für die Themen Instandhaltung und Fehleranalyse mit
- Du bist sicher im Umgang mit MS Office - erste SAP-Kenntnisse sind wünschenswert
- Du verfügst über ein gutes sprachliches und schriftliches Ausdrucksvermögen in Deutsch
- Eine strukturierte, selbstständige und verantwortungsvolle Arbeitsweise runden Dein Profil ab
Unser Recruiting Prozess
Unsere Benefits
Unsere Herausforderungen
Zusätzliche Informationen
- Ab 01. Januar 2025
- Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 16 Stunden
- Die Stelle ist auf 6 Monate befristet
Vergütung
Lighting the way ahead together
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