Masterand/in Maschinenbau, Informatik, Datenwissenschaften o.ä. (w/m/d)
☞ German Aerospace Center (DLR)
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Giorno di aggiornamento: 07-10-2024
Località: Stuttgart Baden-Württemberg
Categoria: Istruzione / Formazione Tirocinio / Livello base
Industria: Space Research Technology
Posizione: Internship
Tipo di lavoro: Full-time
Contenuto del lavoro
Ihre Mission:Am Institut für Fahrzeugkonzept des DLR forschen wir an Thermoelektrischen Generatoren. Diese Systeme können durch einen Halbleitereffekt Wärme direkt in elektrische Energie umwandeln. Sie können auf verschiedene Weisen in Fahrzeugen oder stationären Anwendungen eingesetzt werden, um Abwärme in Strom umzuwandeln und damit Emissionen einzusparen. Durch die Anwendung von umfangreichen Simulationen der eingesetzten Wärmeübertrager konnten wir in den letzten Jahren deutliche Entwicklungssprünge erreichen und erste Systeme prototypisch aufbauen.
In diesem Rahmen bieten wir eine Abschlussarbeit an, deren Ziel es ist diese Entwicklung durch den Einsatz von Machine Learning Algorithmen fortzuführen. Basierend auf vorhandenen Datensätzen sollen neuartige Ansätze erprobt und mit konventionellen Methoden verglichen werden. Damit soll die Genauigkeit der Ergebnisse verbessert und die Entwicklungszeit verkürzt werden.
Ihre Aufgaben sind im Einzelnen:
- Recherche zu datenwissenschaftlichen Entwicklungsmethoden für Thermoelektrische Generatoren
- Identifikation und Implementierung von vielversprechenden Methoden (z.B. künstliche neuronale Netzwerke)
- Anwendung der Methoden auf vorhandene Datensätze und Optimierung der verwendeten Parameter
- Auswertung in Bezug auf Genauigkeit und Rechenzeit im Vergleich zu konventionellen Methoden
Sie sind engagiert, kooperationsfähig, gewissenhaft und verantwortungsvoll? Dann bewerben Sie sich bei uns!
Ihre Qualifikation:
- Studium mit Schwerpunkt: Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, Informatik, Datenwissenschaften oder vergleichbar
- Interesse an innovativen Technologien, Thermodynamik und Strömungsmechanik
- Vorkenntnisse zu Machine Learning Methoden
- strukturierte und verantwortungsbewusste Arbeitsweise, Teamfähigkeit, Kreativität und Eigeninitiative
- idealerweise erste praktische Erfahrung (z.B. mit TensorFlow, Phython, …)
Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.
Scadenza: 21-11-2024
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