Internship - Analog-Mixed Signal Architect Support for Automotive Microcontroll

#WeAreIn to create tiny chips and big careers. Was ist Dein nachster Move?

Werde Teil von etwas Echtem - mit echten Projekten, echtem Impact und echten Chancen, Dich weiterzuentwickeln. Egal ob Praktikum, Werkstudierendentatigkeit oder als Trainee - bei uns bist Du mittendrin statt nur dabei.

Are you in?

• Praktische Erfahrung: Gewinnung wertvoller Einblicke in die neueste Entwicklung von Automotive-Mikrocontrollern sowie in das Power-Management modernster Mikrocontroller
• Schaltungs- und Systemanalyse: Analysieren, Modellieren, Simulieren oder Vermessen analoger Mixed-Signal-Schaltungen und -Systeme (z. B. Leistungswandler, ADCs, Oszillatoren, Power-Management-Systeme)
• Analyse des Leistungsverbrauchs: Untersuchung, Anwendung und Entwicklung innovativer Methoden zur Analyse des Leistungsverbrauchs von Analog-Mixed-Signal-Systemen
• Datenverarbeitung: Datenerfassung und Nachverarbeitung unter Einbindung von KI/ML-gestutzten Losungen zur Steigerung von Automatisierung und Effizienz in Electronic-Design-Automation-Workflows (EDA) sowie zur Identifikation von Optimierungspotenzialen. Anwendung KI-gestutzter Pre-/Post-Silicon-Analysen (Feature-Extraktion, Regression/Klassifikation, Clustering fur Yield/Debug)
• Option Abschlussarbeit: Die Durchfuhrung einer Bachelor- oder Masterarbeit im Rahmen der Tatigkeiten ist moglich und wird unterstutzt.

Beschaftigungsart: Befristet / Teilzeit / Vollzeit (Flexible Arbeitszeit von Montag bis Freitag zwischen 06:00 und 19:00 Uhr)Dauer: min. 12 Monate

Ausbildung: Du erfullst erfolgreich die Voraussetzungen wenn du ein motivierter und engagierter Studierender aus den Bereichen der Elektro- oder Elektroniktechnik, Embedded Systems, Informatik, Informationstechnologie oder Ähnlichem bist

Technische Skills: Solides Verstandnis der Grundlagen des elektronischen Designs, der IC-Architektur (integrierte Schaltkreise), der Leistungselektronik und digitaler Signalverarbeitungsketten, sowie Grundkenntnisse in den Bereichen Kunstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Big-Data-Algorithmen

Tools und Programmierung: Vertrautheit mit Simulationstools und Methodiken zur Validierung integrierter Schaltkreise, grundlegende Programmierkenntnisse in Matlab und Python sowie in Register-Transfer-Level (RTL) orientierten Beschreibungssprachen wie VHSIC Hardware Description Language (VHDL) und SystemVerilog, sowie Umgang mit KI- und Machine-Learning-Frameworks und -Algorithmen zur Automatisierung der Pre- und Post-Silicon-Datenanalyse

Arbeitsweise: Flexibilitat, gutes Zeitmanagement und echtes Interesse daran, neue Themen kennenzulernen, sowie die Fahigkeit, effektiv abteilungsubergreifend arbeiten zu konnen

Sprachkenntnisse: Fließende Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Diese Position unterliegt dem Kollektivvertrag fur Arbeiter und Angestellte der Elektro- und Elektronikindustrie (Vollzeitbasis), Beschaftigungsgruppe B fur Bachelorstudentinnen oder Beschaftigungsgruppe D fur Masterstudentinnen.