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Abschlussarbeit zum Thema „Entwicklung von Reduced-Order-Modellen zur PEM-Brennstoffzellensimulation auf Basis neuronaler Netze“
Aufbau eines automatisierten Python-Frameworks (z.B. mittels Tensorflow/Keras) zur Entwicklung künstlicher neuronaler Netze (KNN) im Kontext der PEM-Brennstoffzellensimulation
Trainieren von KNN von PEM-Brennstoffzellenstacks zur Einbindung in Systemmodelle
Systematische Identifikation der bestgeeigneten Input-Parametersätze und KNN-Hyperparameter
Evaluation und Optimierung der Vorhersagegenauigkeit bei stationären und dynamischen Betriebsfällen
Erstellung „maßgeschneiderter“ KNN für spezifische Modellanwendungsfälle (z. B. dynamische Systemsimulation, statische Betriebspunktvorhersage, spezifische Stackphänomene)
Das zeichnet Sie aus:
Student (m/w/d) des Studiengangs Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Verfahrenstechnik, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
Erste Programmiererfahrung (idealerweise Python)
Erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning von Vorteil
Grundkenntnisse der Brennstoffzelle
Hohe Eigenmotivation, strukturierte und selbständige Arbeitsweise
Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Interesse an neuen Technologien und Entwicklungen
Was wir Ihnen bieten:
Attraktive Vergütung sowie Fahrt- bzw. Mietkostenzuschuss bei längerem Anfahrtsweg
Persönliche individuelle Betreuung und fachlich kompetente Unterstützung
Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr
Studentenstammtisch und Teilnahme am ElringKlinger-Sportprogramm
Betriebsrestaurant mit besonderem Rabatt für Studenten
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Dettingen/Erms
DE16509
Karrierestufe
Ausbildung/Praktikum
Beschäftigungsverhältnis
Vollzeit
Tätigkeitsbereich
Wissenschaft und Bildung und Trainee/Praktikant:in
Branchen
Fahrzeugbau
Mit einer Empfehlung lassen sich Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch bei ElringKlinger verdoppeln.