Dein persönlicher KI-Karriere-Agent
Masterand - Data Scientist(m/w/x)
Analyse und Strukturierung großer Telematik-Datensätze zur Entwicklung von ML-Modellen für Batteriezustandsschätzung. Kenntnisse in Machine Learning und Python (NumPy, pandas, scikit-learn) erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium oder fortgeschrittene Studienphase in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder verwandtem Fachgebiet
- Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
- Erfahrung in Python (insbesondere NumPy, pandas, scikit-learn; optional PyTorch/TensorFlow)
- Fähigkeit zur strukturierten Analyse komplexer, realer Datensätze
- Selbstständige, methodisch saubere und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Kontext Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
- Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse (von Vorteil)
Aufgaben
- Große reale Telematik-Datensätze aus Fahrzeugflotten 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 reale Flottendaten untersuchen (z. B. Transfer Learning)
- 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
Ausbildung
- Laufendes StudiumODER
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- NumPy
- pandas
- scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Homeoffice
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
Weiterbildungsangebote
- Weiterbildungsmöglichkeiten
Team Events & Ausflüge
- Mitarbeiterevents
Noch nicht perfekt?
- STIHLVollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 1.000 / Monat
- MAHLE International GmbH
Praktikum AI & Machine Learning für Automotive-Softwareprodukte(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtStuttgart - STIHL
Praktikum Optimieren von physikalischen Modellen für Lithium-Ionen-Zellen(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 2.117 / Monat - STIHL
Praktikum Erweiterung und Automatisierung von Batterie-Prüfständen(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
Masterand - Data Scientist(m/w/x)
Analyse und Strukturierung großer Telematik-Datensätze zur Entwicklung von ML-Modellen für Batteriezustandsschätzung. Kenntnisse in Machine Learning und Python (NumPy, pandas, scikit-learn) erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice.
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium oder fortgeschrittene Studienphase in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder verwandtem Fachgebiet
- Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
- Erfahrung in Python (insbesondere NumPy, pandas, scikit-learn; optional PyTorch/TensorFlow)
- Fähigkeit zur strukturierten Analyse komplexer, realer Datensätze
- Selbstständige, methodisch saubere und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Kontext Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
- Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse (von Vorteil)
Aufgaben
- Große reale Telematik-Datensätze aus Fahrzeugflotten 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 reale Flottendaten untersuchen (z. B. Transfer Learning)
- 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
Ausbildung
- Laufendes StudiumODER
- Bachelor-Abschluss
Sprachen
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- NumPy
- pandas
- scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Homeoffice
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
Weiterbildungsangebote
- Weiterbildungsmöglichkeiten
Team Events & Ausflüge
- Mitarbeiterevents
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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Abschlussarbeit Datengetriebene Analyse und KI-gestützte Bewertung von Prüfstands-Messdaten(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 1.000 / Monat - MAHLE International GmbH
Praktikum AI & Machine Learning für Automotive-Softwareprodukte(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtStuttgart - STIHL
Praktikum Optimieren von physikalischen Modellen für Lithium-Ionen-Zellen(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtWaiblingenab 2.117 / Monat - STIHL
Praktikum Erweiterung und Automatisierung von Batterie-Prüfständen(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