Bosch Group
Master Thesis Advanced Control Strategies for Next-Generation Vehicle Dynamics(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor Ort
Renningen
Neuer Job?Nejo!
Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
BOBosch Group
Master Thesis Data-Efficient Hybrid Machine Learning for Robust Vibration System Prediction(m/w/x)
Renningen
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing data-efficient hybrid ML models for vibration system prediction. Advanced ML techniques and Python proficiency required. Thesis completion with potential for publication.
Anforderungen
- Master's degree in Engineering, Mathematics, Physics, or comparable with good grades
- Good understanding of dynamics (mechanical vibrations) / mechanics
- Very good knowledge of Python (Pytorch, Pandas, Numpy etc.)
- Good to very good knowledge of fundamental machine learning concepts and algorithms, particularly relevant for regression
- High degree of self-motivation
- Independent work
- Effective communication of progress and ideas
- Driving innovation
- Fluent English and basic German
- Fluent German and very good English
- CV, transcript of records, examination regulations attached
- Valid work and residence permit if indicated
Aufgaben
- Investigate developing robust predictive models for technical systems
- Enhance a machine-learning toolbox for vibration-loaded systems
- Add capabilities to learn from scarce measurement data
- Research and apply advanced machine learning techniques
- Integrate limited measurement data into model training
- Develop a benchmark using simulated and new measurement data
- Utilize machine learning algorithms to predict system behavior
- Apply and evaluate chosen machine learning approaches
- Compare model performance against simulation-only models
- Communicate ideas and contributions openly
- Exchange ideas with team colleagues and experts
- Engage with a broader network across company domains and locations
Ausbildung
- Master-Abschluss
Sprachen
- Englisch – fließend
- Deutsch – Grundkenntnisse
Tools & Technologien
- Python
- Pytorch
- Pandas
- Numpy
- Machine learning
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Bosch Group 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.
Noch nicht perfekt?
- Bosch Group
Master Thesis Automated Scalable Deployment of Predictive Maintenance in Cloud(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtStuttgart - Bosch Group
Master Thesis in Validation and Optimization of Controllers Using Foundation Models(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeRenningen - Bosch Group
Master Thesis Automated Driving Systems(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtRenningen - Bosch Group
Master Thesis Optimized Design of Robotic Assembly Systems(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtRenningen
BOBosch Group
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Renningen
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing data-efficient hybrid ML models for vibration system prediction. Advanced ML techniques and Python proficiency required. Thesis completion with potential for publication.
Anforderungen
- Master's degree in Engineering, Mathematics, Physics, or comparable with good grades
- Good understanding of dynamics (mechanical vibrations) / mechanics
- Very good knowledge of Python (Pytorch, Pandas, Numpy etc.)
- Good to very good knowledge of fundamental machine learning concepts and algorithms, particularly relevant for regression
- High degree of self-motivation
- Independent work
- Effective communication of progress and ideas
- Driving innovation
- Fluent English and basic German
- Fluent German and very good English
- CV, transcript of records, examination regulations attached
- Valid work and residence permit if indicated
Aufgaben
- Investigate developing robust predictive models for technical systems
- Enhance a machine-learning toolbox for vibration-loaded systems
- Add capabilities to learn from scarce measurement data
- Research and apply advanced machine learning techniques
- Integrate limited measurement data into model training
- Develop a benchmark using simulated and new measurement data
- Utilize machine learning algorithms to predict system behavior
- Apply and evaluate chosen machine learning approaches
- Compare model performance against simulation-only models
- Communicate ideas and contributions openly
- Exchange ideas with team colleagues and experts
- Engage with a broader network across company domains and locations
Ausbildung
- Master-Abschluss
Sprachen
- Englisch – fließend
- Deutsch – Grundkenntnisse
Tools & Technologien
- Python
- Pytorch
- Pandas
- Numpy
- Machine learning
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Bosch Group 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
Bosch Group
Branche
Research
Beschreibung
Das Unternehmen entwickelt hochwertige Technologien und Dienstleistungen, die das Leben der Menschen verbessern.
Noch nicht perfekt?
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Master Thesis Automated Scalable Deployment of Predictive Maintenance in Cloud(m/w/x)
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Master Thesis in Validation and Optimization of Controllers Using Foundation Models(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeRenningen - Bosch Group
Master Thesis Automated Driving Systems(m/w/x)
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Master Thesis Optimized Design of Robotic Assembly Systems(m/w/x)
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