EnBW

• Spannende und anspruchsvolle Aufgaben eröffnen vielfältige Perspektiven zur persönlichen Entwicklung
• Kollegiale Zusammenarbeit im Team und moderne Arbeitsplätze zeichnen uns aus
• Vielfältige Events bieten Austausch- und Netzwerkoptionen für unsere Studierenden im Rahmen des Studi-Energy-Programms
• Flexible Arbeitszeitmodelle ermöglichen die Vereinbarkeit von Job und Studium
• Attraktive Vergütungen eröffnen Möglichkeiten: 2.000,- € mtl. brutto bei allen Praktika und Abschlussarbeiten und ab 16,- € je Stunde brutto bei Werkstudierendentätigkeiten im Bachelorstudium bzw. ab 18,- € brutto im Masterstudium

In der Diagnose legt die EnBW großen Wert auf die Erstellung hochwertiger Datensätze, die im Rahmen der Digitalisierung zur Automatisierung mittels „Machine Learning“ genutzt werden können. Dabei unterstützt du uns bei folgenden Aufgaben: 

• Du wirkst aktiv an Qualitätsverbesserung und Dokumentation der Schadensfälle mit
• Du übernimmst eigenständig Analyseaufgaben
• Du arbeitest eng mit Diagnose-Experten zusammen
• Dadurch erhältst du einen umfassenden Überblick über typische Fehlerbilder und erkennst Zusammenhänge bei den Schadensmechanismen
• Zudem gewinnst du tiefe Einblicke in die angewandten Analysemethoden, die Anlagentechnik, die Interpretation überwachter Kennwerte und den Zusammenhang zwischen Datenanalyse und dem tatsächlichen Anlagenzustand

• Du bist immatrikulierte*r Student*in im Fachbereich Windenergie, Energietechnik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren Studiengang
• Dein Studienabschluss ist nach 2027 geplant
• Du hast technisches Verständnis von Windturbinen durch Vorlesungen oder Praktika erworben
• Deine Arbeitsweise ist strukturiert, eigenverantwortlich und zielorientiert
• Du bist in der Lage, mit unvollständigen Informationen umzugehen
• Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) und gute Englischkenntnisse ( mind. B1)

Moderne Windenergieanlagen sind mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet. Bei der EnBW werden die Daten dieser Sersoren für die Schadensfrüherkennung an den Anlagen genutzt. Hierbei werden die Daten entweder mit KI-Modellen oder klassischen Methoden überwacht. Die EnBW überwacht auf diese Weise aktuell ein Portfolio von 560 Anlagen mit einer Leistung von ca. 3 GW. In der täglichen Diagnose entsteht dabei ein breites Wissen über das Anlagenverhalten, die Schadensmechanismen sowie über die Wirksamkeit von Instandsetzungsmaßnahmen. Die durch unsere Diagnostiker gestellten Diagnosen werden durch kontinuierliche Weiterentwicklung und Erfahrung stetig verbessert. Immer wieder kommt es aber zu Auffälligkeiten, die erstmals auftreten und deren Deutung entsprechend herausfordernd ist.