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Masterarbeit: Surrogate Modeling Power Engines(m/w/x)
Aufbau und Training datengetriebener Modelle für thermisch träge Verbrennungssysteme. Grundkenntnisse in Python erforderlich. Einblicke in Forschungsprojekte bei Fraunhofer.
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Anforderungen
- Studium Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Physik, Data Science oder vergleichbar
- Studium an Universität in Ostwestfalen (z.B. Bielefeld, Paderborn)
- Interesse an Verbrennungssystemen und/oder thermischen Prozessen
- Grundkenntnisse Programmierung Python
- Optional Matlab/Simulink Kenntnisse
- Freude an mathematisch-technischen Fragestellungen
- Freude an Verbindung von Physik und Machine Learning
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Lust auf Einarbeitung in neue Themen
Aufgaben
- Grundlagen thermisch träger Verbrennungssysteme einarbeiten
- Mess- und/oder Simulationsdaten aufbereiten und analysieren
- Datengetriebenes Modell für zeitabhängige Signale aufbauen und trainieren
- Modell durch einfache physikalische Strukturen ergänzen
- Modellgüte bewerten
- Ergebnisse im Rahmen der Abschlussarbeit dokumentieren
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Einblicke in Forschungsprojekte
- Interdisziplinäres Team
- Eigeninitiative geschätzt
- Gestaltungsspielraum
- Eigene Ideen einbringen
- Flexible Arbeitszeiten
- Schnittstelle Forschung und Industrie
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft 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.
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Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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