Du willst nicht nur Γbungsaufgaben rechnen, sondern sehen, wie aus einer Idee ein Bauteil und aus einem Bauteil ein Versuch wird?
Bei Ecalia arbeitest du an realen Aufgaben rund um Scroll-Kompressoren β kompakte Verdichter mit ineinandergreifenden Spiralen β sowie KΓ€lte- und WΓ€rmepumpentechnik. Du untersuchst klar begrenzte technische Fragestellungen, entwickelst unter Review LΓΆsungen und siehst, wie deine Ergebnisse in CAD-Modelle, Prototypen oder PrΓΌfstandsversuche einflieΓen.
Wir erwarten nicht, dass du bereits fertige:r Entwicklungsingenieur:in bist. Wir suchen eine Person mit guten technischen Grundlagen, Lernwillen und Sorgfalt, die an echter Produktentwicklung wachsen mΓΆchte.
Ecalia ist ein Deep-Tech-Startup aus Stuttgart. Wir entwickeln Scroll-Kompressor-Expander-Systeme, die Heiz- und KΓΌhlsysteme deutlich effizienter machen sollen. DafΓΌr verbinden wir Physik, Maschinenbau, Versuche und KI-gestΓΌtzte Entwicklungsarbeit. Wir arbeiten am Institut fΓΌr Kunststofftechnik der UniversitΓ€t Stuttgart direkt an unseren Prototypen und Testanlagen.
Start: ab November 2026
Umfang: min. 15 Std./ Woche, vor Ort in Stuttgart-SΓΌd
Aufgaben
Du steigst nicht mit der Verantwortung fΓΌr ein ganzes Kompressorsystem ein. Gemeinsam wΓ€hlen wir einen Schwerpunkt, der zu deinen Vorkenntnissen passt, und schneiden daraus klare Entwicklungspakete.
Das kann konkret heiΓen:
- Technische Fragestellungen bearbeiten: Anforderungen verstehen, Annahmen festhalten, LΓΆsungswege vergleichen und Ergebnisse plausibilisieren.
- Berechnungen und Parameterstudien durchfΓΌhren: Kleine Auslegungen oder physikalische Modelle mit Handrechnung, Python oder geeigneten Simulationstools bearbeiten.
- In CAD mitentwickeln: Bauteile oder Baugruppen modellieren und unter Review fertigungsgerecht verbessern, beispielsweise mit Autodesk Inventor.
- Versuche vorbereiten und Daten auswerten: MessplΓ€ne, DatensΓ€tze und Versuchsergebnisse strukturiert bearbeiten und daraus nΓ€chste Schritte ableiten.
- KI als Ingenieurwerkzeug einsetzen: FΓΌr Recherche, Berechnung, Code und Dokumentation β mit kritischer PrΓΌfung statt blindem Γbernehmen.
- Nachvollziehbar dokumentieren: Annahmen, Entscheidungen und Ergebnisse so ablegen, dass andere im Team damit weiterarbeiten kΓΆnnen.
- In Werkstatt und PrΓΌfstand dazulernen: Verstehen, wie aus einer Berechnung ein reales Bauteil wird und welche RΓΌckmeldung die Praxis an das Design gibt.
Du wirst dabei von unserem CTO und unserem Prototypenbau-Ingenieur begleitet. Mit wachsender Sicherheit kann auch die EigenstΓ€ndigkeit deiner Aufgaben wachsen.
Qualifikation
Das brauchst du
- Du studierst Maschinenbau, Energietechnik, Physik, Mechatronik oder ein vergleichbares technisches Fach.
- Du verstehst technische und physikalische Grundlagen und willst wissen, warum eine LΓΆsung funktioniert β nicht nur, welches Ergebnis ein Tool ausgibt.
- Du bringst in mindestens einem Bereich erste praktische Erfahrung mit: CAD/Konstruktion, technische Berechnung/Python oder Versuch/Messdaten. Hochschulprojekte, Formula Student, Praktika, Ausbildung oder eigene Projekte zΓ€hlen ausdrΓΌcklich.
- Du arbeitest sorgfΓ€ltig und kannst Annahmen, Rechenwege und Entscheidungen nachvollziehbar festhalten.
- Du nimmst Feedback auf, fragst bei Unklarheiten nach und kommunizierst frΓΌh, wenn eine Zusage oder Deadline gefΓ€hrdet ist.
- Du mΓΆchtest KI produktiv einsetzen und bist bereit, ihre Ergebnisse kritisch zu prΓΌfen.
- Du sprichst flieΓend Deutsch.
- Du bist wΓ€hrend der TΓ€tigkeit immatrikuliert und kannst ab November 2026 verlΓ€sslich mindestens 15 Stunden pro Woche vor Ort in Stuttgart-SΓΌd einplanen.
Das wΓ€re ein Plus
- Erfahrung mit Autodesk Inventor oder einer vergleichbaren CAD-Software.
- Python sowie Bibliotheken wie NumPy, SymPy, CoolProp oder TesPy.
- Grundlagen in Thermodynamik, StrΓΆmungsmechanik, Festigkeitslehre oder KΓ€ltetechnik.
- Erste BerΓΌhrung mit Versuchsplanung, Messdatenauswertung oder Systems Engineering.
- Interesse an Kompressoren, WΓ€rmepumpen, DruckgerΓ€ten oder nachhaltiger Energietechnik.
Du musst nicht alles davon mitbringen. Uns ist wichtiger, dass du in einem Bereich eine belastbare Grundlage zeigst und dich in die anderen hinein entwickeln mΓΆchtest.
Benefits
- Echte Produktentwicklung: Deine Arbeit endet nicht bei einer PrΓ€sentation. Ergebnisse kΓΆnnen in CAD, Prototypen und PrΓΌfstandsversuche einflieΓen.
- PersΓΆnliches fachliches Review: Du arbeitest direkt mit unserem CTO und unserem Prototypenbau-Ingenieur und bekommst konkrete RΓΌckmeldung zu deiner Arbeit.
- Klarer Lernpfad: Wir starten mit einem ΓΌberschaubaren Entwicklungspaket und erweitern Verantwortung passend zu deinem Fortschritt.
- AI-First-Arbeitsweise: Du lernst, KI in Recherche, Berechnung, Code und Dokumentation produktiv und verantwortungsvoll einzusetzen.
- Kurze Wege: In unserem kleinen Team siehst du technische Entscheidungen, Werkstatt und Unternehmensaufbau aus nΓ€chster NΓ€he.
- FlexibilitΓ€t mit Verbindlichkeit: Mindestens 15 Stunden pro Woche; Arbeits- und PrΓΌfungsphasen planen wir frΓΌhzeitig gemeinsam. Da du an realen Bauteilen, PrΓΌfstΓ€nden und Versuchen mitarbeitest, findet die TΓ€tigkeit vor Ort in Stuttgart-SΓΌd statt.
Rahmendaten
Standort: Stuttgart-SΓΌd.
Arbeitsmodell: WerkstudententΓ€tigkeit, mindestens 15 Stunden pro Woche.
VergΓΌtung: 14β¬ β 19 β¬/ Stunde, abhΓ€ngig von Vorwissen und relevanter Erfahrung.
Start: Ab November 2026.
Dauer: ZunΓ€chst fΓΌr ein Semester, mit Option auf VerlΓ€ngerung.
Interesse?
Schick uns deinen Lebenslauf und erzΓ€hl uns kurz von einem technischen Projekt, an dem du selbst gearbeitet hast. Das kann aus dem Studium, Formula Student, einem Praktikum, einer Ausbildung oder einem eigenen Projekt stammen. Uns interessiert:
1. Was war das technische Problem?
2. Was war dein eigener Beitrag?
3. Wie bist du vorgegangen und was wΓΌrdest du heute anders machen?
Bitte schreib auΓerdem dazu:
- ab wann du starten kannst.
- wie viele Stunden du im Semester realistisch arbeiten kannst.
- an welchen Tagen du regelmΓ€Γig in Stuttgart sein kannst.
- welche PrΓΌfungsphase, Abschlussarbeit oder andere Verpflichtung deine VerfΓΌgbarkeit beeinflusst.
Ein klassisches Anschreiben ist nicht nΓΆtig. Wir mΓΆchten verstehen, wie du denkst, lernst und arbeitest.
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