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TETenneco

Masterand im Bereich Data, AI & Analytic(m/w/x)

Glinde
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Data Science

Analyse und Strukturierung von Versuchs- und Materialdaten mit Fokus auf Regressionsmodelle. Python ML Frameworks und Datenanalyse-Kenntnisse erforderlich. Kostenlose Unterkunft im Werk.

Anforderungen

  • Masterstudium in Data Science, Mathematik, Ingenieurswissenschaft oder vergleichbar
  • Gute Kenntnisse in Python ML Frameworks (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
  • Gute Kenntnisse in Datenanalyse (pandas, polars, NumPy)
  • Verständnis statistischer Modellierung und Regressionsverfahren
  • Grundkenntnisse in neuronalen Netzen und Overfitting-/Regularisierungskonzepten
  • Erfahrung mit Zeitreihenanalyse, Materialdaten oder physikalischen Modellen (idealerweise)
  • Erfahrung mit Feature Engineering in technischen Datensätzen (idealerweise)
  • Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
  • Interesse an interdisziplinärer Arbeit zwischen Data Science und Materialentwicklung
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse

Aufgaben

  • Versuchs- und Materialdaten analysieren und strukturieren
  • Regressionsmodelle aufbauen und validieren
  • Feature Engineering durchführen
  • Generalisierungsfähigkeit und Extrapolation untersuchen
  • Modellansätze vergleichen
  • Relevante Einflussgrößen identifizieren
  • Ergebnisse dokumentieren und präsentieren
  • Mit R&D-Ingenieuren abstimmen

Ausbildung

  • Master-Abschluss

Sprachen

  • Deutschverhandlungssicher
  • Englischverhandlungssicher

Tools & Technologien

  • Python
  • scikit-learn
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • pandas
  • polars
  • NumPy
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Tenneco erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.

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