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Masterarbeit Entwicklung eines ML-basierten Frameworks zur Auslegung von Radialverdichtern(m/w/x)
Entwicklung eines ML-basierten Frameworks zur Auslegung von Radialverdichtern für die Fraunhofer-Gesellschaft. Masterstudium Maschinenbau oder Energie-/Verfahrenstechnik mit Python-Kenntnissen erforderlich. Mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
Anforderungen
- Masterstudium Maschinenbau oder Energie-/Verfahrenstechnik
- Kenntnisse in Turbomaschinen/Strömungsmaschinen
- Programmiererfahrung in Python
- Eigenverantwortliche Arbeitsweise
- Interesse an Machine Learning (ML)
- Gute Englischkenntnisse (von Vorteil)
Aufgaben
- ML-basierte Konzepte zur Auslegung von Turbomaschinenkomponenten recherchieren
- Gesamtkonzept für ein ML-basiertes Framework zur Auslegung von Turbomaschinenkomponenten entwickeln
- Vorhandene CFD-Daten aus früheren Verdichterauslegungen sammeln und analysieren
- Inkonsistenzen in CFD-Daten identifizieren
- CFD-Daten zu einem konsistenten, nutzbaren Trainingsdatensatz aufbereiten
- Automatisierten Workflow zum Aufbau des ML-Modells entwickeln
- Zuverlässigkeit und Robustheit des ML-Modells bewerten
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Englisch – Grundkenntnisse
Tools & Technologien
- Python
- Machine Learning (ML)
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
- Mobiles Arbeiten
Sonstige Vorteile
- Präsenzarbeit
- Diversity
- Inklusion
- Impulsvorträge
- Barrierefreier Bewerbungsprozess
- Unterstützung bei Bedarf
Lockere Unternehmenskultur
- Inspirierendes Arbeitsumfeld
- Kultur des Respekts
- Kultur der Offenheit
- Kultur der Wertschätzung
- Teamwork auf Augenhöhe
- Aufgeschlossenes Team
- Kooperatives Miteinander
Modernes Büro
- New Work
Sinnstiftende Arbeit
- Theorie trifft Praxis
Mentoring & Coaching
- Umfassendes Onboarding
- Gute Betreuung
Karriere- und Weiterentwicklung
- Vernetzungsmöglichkeiten
- Unterstützung Deiner Karriereentwicklung
Weiterbildungsangebote
- Trainings
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Gesundheitsangebote
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- Kenntnisse in Turbomaschinen/Strömungsmaschinen
- Programmiererfahrung in Python
- Eigenverantwortliche Arbeitsweise
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- Gute Englischkenntnisse (von Vorteil)
Aufgaben
- ML-basierte Konzepte zur Auslegung von Turbomaschinenkomponenten recherchieren
- Gesamtkonzept für ein ML-basiertes Framework zur Auslegung von Turbomaschinenkomponenten entwickeln
- Vorhandene CFD-Daten aus früheren Verdichterauslegungen sammeln und analysieren
- Inkonsistenzen in CFD-Daten identifizieren
- CFD-Daten zu einem konsistenten, nutzbaren Trainingsdatensatz aufbereiten
- Automatisierten Workflow zum Aufbau des ML-Modells entwickeln
- Zuverlässigkeit und Robustheit des ML-Modells bewerten
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Benefits
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- Inklusion
- Impulsvorträge
- Barrierefreier Bewerbungsprozess
- Unterstützung bei Bedarf
Lockere Unternehmenskultur
- Inspirierendes Arbeitsumfeld
- Kultur des Respekts
- Kultur der Offenheit
- Kultur der Wertschätzung
- Teamwork auf Augenhöhe
- Aufgeschlossenes Team
- Kooperatives Miteinander
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Sinnstiftende Arbeit
- Theorie trifft Praxis
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- Vernetzungsmöglichkeiten
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Über das Unternehmen
Fraunhofer-Gesellschaft
Branche
Research
Beschreibung
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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