Order packer Jobs in Schwieberdingen

Firmenbeschreibung

Wir sind bereit Neues zu wagen. Bist du es auch?

Gemeinsam mit 6.300 Kolleg : innen weltweit sind wir der strategische Partner der Pharma- und Lebensmittelindustrie für Prozess- und Verpackungstechnik. Mit reibungslosen Prozessen, innovativen Technologien und nachhaltigen Lösungen helfen wir unseren Kunden, ihre Ziele zu erreichen. Wir sorgen zum Beispiel dafür, dass Impfstoffe sicher abgefüllt werden und Tabletten ihren Wirkstoff optimal entfalten können. Auch Deine Lieblingsschokolade und Snacks werden mit unserer Hilfe nachhaltig verpackt. Bewirb Dich jetzt und werde Teil unseres Teams!

In Waiblingen (Headquarters) entwickeln, produzieren und vertreiben wir sowohl Lösungen für die Pharma- als auch für die Lebensmittelindustrie. Im Bereich Pharma liegt unser Fokus auf Technologien für die Verarbeitung oraler fester Darreichungsformen wie Tabletten und Kapseln. Für die Lebensmittelindustrie umfasst unser Portfolio Verpackungslösungen für trockene Nahrungsmittel wie Kaffee und Mehl.

Deine Aufgaben

Wir suchen ab sofort einen engagierten studentischen Mitarbeiter (m / w / d) für die Entwicklung von Reduced Order Models (ROMs) aus CFD-Simulationen im Rahmen einer Masterarbeit. Deine Aufgabe wird es sein, mit Python-basierter Programmierung neuronale Netzwerke zu entwickeln, die die Navier-Stokes-Gleichungen numerisch gut abbilden. Dabei setzt du beispielsweise auf Sparse Network-Ansätze (z. B. 5x5, 7x7, 9x9 Matrizen), um lokale Strömungsinformationen effizient zu verarbeiten. Du arbeitest interdisziplinär an innovativen Forschungsfragen in der Strömungsmechanik, optimierst Modelle hinsichtlich Genauigkeit und Rechenleistung und bringst eigene Ideen in ein dynamisches Team ein. Eine detailliertere Beschreibung kannst du auf Anfrage gerne erhalten.

Dein Profil

• Du befindest dich im Masterstudium der Ingenieurwissenschaften, Physik, Mathematik oder Informatik und verfügst über gute bzw. fundierte Kenntnisse in Computational Fluid Dynamics und numerischen Methoden.
• Erfahrungen in Python-Programmierung (z. B. mit NumPy, SciPy, TensorFlow oder PyTorch) sowie im Bereich Machine Learning und neuronale Netzwerke sind zwingend erforderlich.
• Ein Verständnis für Sparse Networks, Regularisierungstechniken und Deep Learning-Ansätze wird vorausgesetzt.
• Sehr gute Deutschkenntnisse sind erforderlich, um technische Inhalte zu verstehen und effektiv mit dem Team zu kommunizieren.
• Analytische Fähigkeiten, selbstständiges Arbeiten und Teamgeist runden dein Profil ab.
• Erfahrung mit CFD-Simulationen und der Anwendung der Navier-Stokes-Gleichungen ist von Vorteil.

Weitere Informationen

Beginn :  ab Mitte April oder nach Absprache

Dauer :   6 Monate

Voraussetzung für die  Abschlussarbeit  ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung einen Lebenslauf, einen Motivationsschreiben, eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, deine Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Deine Benefits am Standort Waiblingen :

Du hast inhaltliche Fragen zum Job?

Ralph Eisenschmid (Fachabteilung)

Du hast Fragen zum Bewerbungsprozess?

Anastasia Ansong (Personalabteilung)

Bei Syntegon sind wir über alle Hierarchiestufen hinweg per du, da dies Teil unserer Unternehmenskultur ist. Aus diesem Grund führen wir auch den Rekrutierungsprozess in der DU-Form. Gerne kannst du uns in deinen Bewerbungsunterlagen mit unseren Vornamen ansprechen. Sollte die Ansprache für dich nicht in Ordnung sein, dann gib uns gerne einen Hinweis.

Syntegon und deren Tochterunternehmen sind Vielfalt ein wichtiges Anliegen ist. Wir begrüßen ausdrücklich ein Umfeld, in dem alle Mitarbeiter : innen ungeachtet des Geschlechts, des Alters, der Herkunft, der Religion, sexueller Orientierung, geschlechtlicher Identität oder besonderer Bedürfnisse gleichwertig sind. Sofern in dieser Stellenanzeige ausschließlich die männliche Form verwendet wird, dient dies einer besseren Lesbarkeit und bezieht sich auf Personen jeglichen Geschlechts.