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Duales Studium Maschinenbau (B. Eng.) (m/w/d) - TH Wildau - Gigafactory Berlin-Brandenburg

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Duales Studium Maschinenbau (B. Eng.) (m/w/d) - TH Wildau - Gigafactory Berlin-Brandenburg

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Grünheide (mark), Brandenburg

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What To Expect

  • Start: 01.09.2026 (Studiendauer: 6 Semester)
  • Hochschule: Technische Hochschule Wildau (TH Wildau); Studiengang: Maschinenbau (B.Eng.) Praxisort: Gigafactory Berlin-Brandenburg


  • Gestalte deine Zukunft in der Elektromobilität

    Du willst sehen, wie aus Ideen echte Hightech-Anlagen werden? Im dualen Studium Maschinenbau gestaltest du die Technik hinter unserer Elektrofahrzeugproduktion aktiv mit – von der Konstruktion über Fertigung und Qualitätssicherung bis zur Optimierung hochmoderner Produktionsanlagen in der Gigafactory Berlin-Brandenburg.

    In deinem Studium an der Technischen Hochschule Wildau (TH Wildau) verbindest du ingenieurwissenschaftliche Grundlagen mit praxisnahen Projekten direkt in unserer Produktion. Durch den regelmäßigen Wechsel von Hochschul- und Praxisphasen wirst du Teil eines internationalen, interdisziplinären Teams und wendest dein Wissen unmittelbar im industriellen Umfeld an.

    Wir bieten dir außerdem:
  • 30 Tage Urlaub pro Jahr
  • Persönliches Mentoring während des Studiums
  • Vielfältige moderne Kantine mit attraktiven Mitarbeiterpreisen
  • JobTicket sowie kostenfreier Bus- und Zug-Shuttle
  • Zugang zur Corporate Benefits Platform und eigenes Fitnessstudio in der Fabrik
  • Attraktives Aktienpaket als Beteiligung am Unternehmenserfolg


  • What You'll Do
    Studieninhalte im Überblick
  • 1. Jahr – Grundlagen Mathematik, Informatik, Konstruktion, Fertigungsverfahren, Werkstofftechnik
  • 2. Jahr – Vertiefung Fertigungs- und Qualitätstechnik Fertigungstechnik, Technische Mechanik, Qualitätstechnik, Strömungslehre und Thermodynamik
  • 3. Jahr – Qualitäts- und Produktentwicklung & Abschluss Qualitätsmanagement, Produktentwicklung, Maschinenbauinformatik sowie Bachelorarbeit


  • Das lernst du bei uns in den Praxisphasen
  • Verständnis für Fertigungsprozesse und Qualitätssicherung
  • Anwendung ingenieurwissenschaftlicher Methoden in der Produktion
  • Strukturierte Analyse technischer Probleme
  • Mitarbeit in interdisziplinären Projektteams
  • Grundlagen der Automatisierung und Produktionsoptimierung


  • What You'll Bring

  • (Fach-)Abitur bis zum Studienbeginn
  • Interesse an Mathematik, Physik und Informatik
  • Technisches Verständnis und Freude an praktischer Arbeit
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse; für ausländische Bewerber:innen: Deutsch-Level C1
  • Lernbereitschaft, Durchhaltevermögen und Eigeninitiative
  • Teamfähigkeit, Zuverlässigkeit und Motivation, Verantwortung zu übernehmen


  • So bewirbst du dich
  • Hast du Lust, gemeinsam mit uns die Zukunft der Elektromobilität voranzutreiben und an hochautomatisierten Produktionsanlagen für Elektrofahrzeuge zu arbeiten? Dann bewirb dich jetzt hier über unser Online-Portal.
  • Bitte lade deine vollständigen Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf, kurzes Anschreiben, aktuelle Zeugnisse) als eine zusammengefasste PDF-Datei hoch.


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    About Tesla

    Tesla

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    Public

    A financial leasing taxi company that provides vehicles to customers

    140,000+

    Employees

    Ciudad De Panamá

    Headquarters

    $800B

    Valuation

    Reviews

    3.1

    5 reviews

    Work Life Balance

    1.5

    Compensation

    1.2

    Culture

    1.3

    Career

    1.8

    Management

    1.1

    15%

    Recommend to a Friend

    Pros

    Strong financial performance

    Revenue growth

    Company achieving targets

    Cons

    Poor compensation and raises below inflation

    Union-busting and anti-labor practices

    Unpaid work demands and wage theft

    Salary Ranges

    3,570 data points

    Junior/L3

    Mid/L4

    Junior/L3 · Associate Analyst

    2 reports

    $94,875

    total / year

    Base

    $82,500

    Stock

    -

    Bonus

    -

    $92,000

    $97,750

    Interview Experience

    4 interviews

    Difficulty

    3.5

    / 5

    Duration

    14-28 weeks

    Experience

    Positive 0%

    Neutral 75%

    Negative 25%

    Interview Process

    1

    Application Review

    2

    Recruiter Screen

    3

    Technical Phone Screen

    4

    Take-home Assignment

    5

    Panel Interview

    6

    Offer

    Common Questions

    Coding/Algorithm

    Technical Knowledge

    Behavioral/STAR

    System Design

    Machine Learning Concepts