Masterand

Benefits

Parental leave

Not verified

Non-birth-parent leave

Not verified

Family-building benefits

• Fertility benefits: Not verified
• Adoption assistance: Not verified
• Surrogacy assistance: Not verified

Mental health support

Not verified

Relocation assistance

Not verified

Childcare support

Not verified

Learning budget

Not verified

Verification

Not verified

Salary

Not verified

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Market context

U.S. role benchmark (BLS OEWS)

$111,944 U.S. median for this role

Projected growth (BLS Employment Projections)

+13.7% - Much faster than average

Matched to SOC 15-1252 - Data and ML aggregate by role bucket.

Source: U.S. Bureau of Labor Statistics, OEWS, May 2024 and Employment Projections, 2024-2034.

Role

Role function

Data From the posting source checked Jun 20, 2026

Seniority

Mid From the posting source checked Jun 20, 2026

Schedule

Shift type

Not verified

Weekend work

Not verified

Company

Company stage

Public-company From the posting source checked Jun 20, 2026

Application

Cover letter

Not verified

Assessment

Not verified

Deadline

Not stated

Where they hire

State eligibility is not yet verified.

About this role

Masterand Glinde Tenneco ist eines der weltweit führenden Unternehmen in der Entwicklung, Herstellung und Vermarktung von Produkten für die Automobil- und Schienenfahrzeugbranche. Im Geschäftsbereich Tenneco Braking wird eines der breitesten Portfolios an Reibmaterialien für Pkw, Nutzfahrzeuge, Schienengüter- und -personenverkehr, Industrie- sowie Motorsport angeboten. Die Produkte unterstützen Tier-1-Zulieferer und OEMs dabei, aktuelle und zukünftige Umweltanforderungen zu erfüllen. Für den Standort Glinde (Schleswig-Holstein) wird ein/e Masterand (m/w/d) im Bereich Data, AI & Analytic gesucht. Der Beschäftiungsumfang umfasst 2 Monate Praktikum mit anschließender Masterarbeit über 6 Monate. Aufgaben: Analyse und Strukturierung von Versuchs- und Materialdaten (Rezepturen, Prozessparameter, Performancekennwerte) Aufbau und Validierung von Regressionsmodellen (z. B. neuronale Netze, Random Forest, Gradient Boosting) zur Vorhersage von Reibwertverhalten. Feature Engineering auf Basis von Materialzusammensetzung und Prozessparametern Untersuchung von Generalisierungsfähigkeit und Extrapolation auf neue Rezepturen Vergleich unterschiedlicher Modellansätze hinsichtlich Vorhersagegenauigkeit, Robustheit und Interpretierbarkeit Identifikation relevanter Einflussgrößen mittels Feature Importance / Sensitivitätsanalysen Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse Enge Abstimmung mit R&D-Ingenieuren zur Sicherstellung physikalischer Plausibilität Qualifikation: Masterstudium in Data Science, Mathemati

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