STIHL
Abschlussarbeit Datengetriebene Analyse und KI-gestützte Bewertung von Prüfstands-Messdaten(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor Ort
Waiblingen
ab 1.000 / Monat
Neuer Job?Nejo!
Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
DEDeutsche Automobil Treuhand GmbH
Masterand - Data Scientist(m/w/x)
Ostfildern
VollzeitVor OrtBerufserfahren
Nejo KI-Zusammenfassung
Analyse von Telematik-Datensätzen zur Entwicklung von ML-Modellen für Batteriezustandsschätzung. Kenntnisse in Machine Learning und Python (NumPy, pandas, scikit-learn) erforderlich. Untersuchung der Übertragbarkeit von Labor- auf Flottendaten.
Anforderungen
- Studium in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder verwandtem Fachgebiet
- Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
- Erfahrung in Python (NumPy, pandas, scikit-learn; optional PyTorch/TensorFlow)
- Strukturierte Analyse komplexer Datensätze
- Selbstständige, methodische und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Bereich Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
- Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse (von Vorteil)
Aufgaben
- Telematik-Datensätze explorativ analysieren und strukturieren
- Geeignete Features zur Beschreibung von Batteriezustand und Degradation entwickeln und bewerten
- Machine-Learning- und Zeitreihenmodelle zur SOH-Schätzung entwickeln, anwenden und vergleichen
- Übertragbarkeit von Labor- auf Flottendaten untersuchen
- Validierungsstrategien bei fehlender Ground Truth konzipieren und umsetzen
- Degradationsverläufe innerhalb der Fahrzeugflotte visualisieren und interpretieren
- Prototypischen datengetriebenen Ansatz zur Batteriezustandsschätzung entwickeln
- Ergebnisse wissenschaftlich dokumentieren und bewerten
Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Laufendes StudiumODER
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- NumPy
- pandas
- scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Deutsche Automobil Treuhand GmbH 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
Mandatory Internship in Data Analysis & Machine Learning Model Research for Automotive Systems(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtStuttgart - STIHL
Praktikum Erweiterung und Automatisierung von Batterie-Prüfständen(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 2.117 / Monat - STIHL
Praktikum Optimieren von physikalischen Modellen für Lithium-Ionen-Zellen(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 2.117 / Monat - STIHL
Praktikum KI-basierte Auswertung von Simulationsdaten(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 1.952 / Monat
DEDeutsche Automobil Treuhand GmbH
Masterand - Data Scientist(m/w/x)
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Analyse von Telematik-Datensätzen zur Entwicklung von ML-Modellen für Batteriezustandsschätzung. Kenntnisse in Machine Learning und Python (NumPy, pandas, scikit-learn) erforderlich. Untersuchung der Übertragbarkeit von Labor- auf Flottendaten.
Anforderungen
- Studium in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder verwandtem Fachgebiet
- Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
- Erfahrung in Python (NumPy, pandas, scikit-learn; optional PyTorch/TensorFlow)
- Strukturierte Analyse komplexer Datensätze
- Selbstständige, methodische und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Bereich Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
- Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse (von Vorteil)
Aufgaben
- Telematik-Datensätze explorativ analysieren und strukturieren
- Geeignete Features zur Beschreibung von Batteriezustand und Degradation entwickeln und bewerten
- Machine-Learning- und Zeitreihenmodelle zur SOH-Schätzung entwickeln, anwenden und vergleichen
- Übertragbarkeit von Labor- auf Flottendaten untersuchen
- Validierungsstrategien bei fehlender Ground Truth konzipieren und umsetzen
- Degradationsverläufe innerhalb der Fahrzeugflotte visualisieren und interpretieren
- Prototypischen datengetriebenen Ansatz zur Batteriezustandsschätzung entwickeln
- Ergebnisse wissenschaftlich dokumentieren und bewerten
Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Laufendes StudiumODER
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- Deutsch – verhandlungssicher
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- Python
- NumPy
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- PyTorch
- TensorFlow
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Über das Unternehmen
Deutsche Automobil Treuhand GmbH
Branche
Automotive
Beschreibung
Das Unternehmen entwickelt zukunftsweisende IT-Lösungen für faire, unabhängig ermittelte Gebrauchtwagen- und Reparaturpreise.
Noch nicht perfekt?
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VollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 1.000 / Monat - Bosch Group
Mandatory Internship in Data Analysis & Machine Learning Model Research for Automotive Systems(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtStuttgart - STIHL
Praktikum Erweiterung und Automatisierung von Batterie-Prüfständen(m/w/x)
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Praktikum Optimieren von physikalischen Modellen für Lithium-Ionen-Zellen(m/w/x)
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Praktikum KI-basierte Auswertung von Simulationsdaten(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 1.952 / Monat