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COCOMPREDICT
Intern Tire Wear(m/w/x)
Darmstadt
Vollzeit, TeilzeitPraktikumVor Ort
Nejo KI-Zusammenfassung
In this role, you will explore innovative methods for estimating tire wear, with a focus on fleet management. Your daily work will involve adapting a Virtual Sensor to low-frequency data while collaborating with Data Scientists to develop cutting-edge automotive solutions.
Anforderungen
- Bachelor or Master student in Mechatronics or Mechanical Engineering
- Proficiency in Matlab/Simulink and Python for data analysis and scripting
- Strong analytical and problem-solving mindset
- Interest in innovative automotive technologies development
- Experience with time-series data analysis
Aufgaben
- Investigate new methods for tire wear estimation
- Adapt a Virtual Sensor for low frequency data
- Collaborate with Data Scientists on automotive solutions
- Modify existing approaches for fleet monitoring challenges
- Imagine, implement, and evaluate different Virtual Sensor approaches
- Contribute to the exploratory phase of a Virtual Sensor
Ausbildung
Laufendes Studium
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
MatlabSimulinkPython
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens COMPREDICT 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.
COCOMPREDICT
Intern Tire Wear(m/w/x)
Darmstadt
Vollzeit, TeilzeitPraktikumVor Ort
Nejo KI-Zusammenfassung
In this role, you will explore innovative methods for estimating tire wear, with a focus on fleet management. Your daily work will involve adapting a Virtual Sensor to low-frequency data while collaborating with Data Scientists to develop cutting-edge automotive solutions.
Anforderungen
- Bachelor or Master student in Mechatronics or Mechanical Engineering
- Proficiency in Matlab/Simulink and Python for data analysis and scripting
- Strong analytical and problem-solving mindset
- Interest in innovative automotive technologies development
- Experience with time-series data analysis
Aufgaben
- Investigate new methods for tire wear estimation
- Adapt a Virtual Sensor for low frequency data
- Collaborate with Data Scientists on automotive solutions
- Modify existing approaches for fleet monitoring challenges
- Imagine, implement, and evaluate different Virtual Sensor approaches
- Contribute to the exploratory phase of a Virtual Sensor
Ausbildung
Laufendes Studium
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Englisch – verhandlungssicher
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Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens COMPREDICT 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.
Über das Unternehmen
COMPREDICT
Branche
Automotive
Beschreibung
The company is driving the shift towards software-defined vehicles, offering solutions for sustainable mobility.