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Matthias Sossenheimer

Bis 2022, Maschinenbau, Technische Universität Darmstadt (TU Darmstadt)
Darmstadt, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Maschinenbau
CAD
Python
MatLab
Datenanalyse
MS Office
Maschinelles Lernen
Produktinnovation
Microsoft Word
Erneuerbare Energien
Teamfähigkeit
Zuverlässigkeit
Führerschein Klasse B
Selbstständigkeit
Flexibilität
Verantwortungsbewusstsein
Motivation
Interkulturelle Kompetenz
Auslandserfahrung
Belastbarkeit
Schnelle Auffassungsgabe
Analytisches Denken
Strukturierte Arbeitsweise
AutoCAD

Werdegang

Berufserfahrung von Matthias Sossenheimer

  • Bis heute 2 Jahre und 4 Monate, seit Jan. 2023

    Consulting Engineer

    KEYENCE DEUTSCHLAND GmbH
  • 6 Monate, Okt. 2020 - März 2021

    Wissenschaftliche Hilfskraft

    Institute für Produktentwicklung und Maschinenelemente

    - Tutor im Rahmen des Fachbereichs der Produktinnovation - Vermittlung von methodischem Vorgehen im Prozess der Produktinnovation - Unterstützung des Übungsbetriebs zur Vorbereitung auf die Klausur

  • 9 Monate, Jan. 2020 - Sep. 2020

    Wissenschaftliche Hilfskraft

    Institut für Produktionstechnik und Umformmaschinen (PtU)

    - Untersuchung der Nutzbarkeit von Körperschallsensoren zur Detektion und Lokalisation von plastischer Verformung - Auswertung mittels MATLAB - Betreiben eines 3D Druckers (Prusa)

  • 3 Monate, Apr. 2013 - Juni 2013

    Praktikant

    SCHOTT AG

    Im Rahmen der Studiumsvorbereitung ist ein sechswöchiges Praktikum absolviert worden, in dem ich die Möglichkeit erhielt unterschiedliche Abteilungen des Unternehmens, die Schnittstellen mit dem Bereich des Maschinenbaus aufweisen, kennenzulernen.

  • 2 Monate, Juni 2012 - Juli 2012

    Praktikant

    Pietruschka Auto-Mechatronik

Ausbildung von Matthias Sossenheimer

  • 3 Jahre, Okt. 2019 - Sep. 2022

    Maschinenbau

    Technische Universität Darmstadt (TU Darmstadt)

    - Schwerpunkte: Produktentwicklung & Produktinnovation, Antriebssysteme, Energieversorgung, Energieeffizienz und Energieflexibilisierung, Machine Learning - Masterthesis Thema: Steigerung der Generalisierbarkeit von faltenden, neuronalen Netzen zur Prädiktion von Werkzeugverschleiß in Stanzprozessen

  • 5 Jahre, Okt. 2014 - Sep. 2019

    Maschinenbau

    Technische Universität Darmstadt (TU Darmstadt)

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

  • Französisch

    Gut

  • Latein

    Grundlagen

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