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Masterthesis: Datenbasierte Kausalitätsanalysen und Predictive Maintenance in der Wärmeversorgung(m/w/x)
Entwicklung datengetriebener Kausalitätsanalysen und Predictive Maintenance für Wärmenetze bei Hightech-Entwickler für smarte Energienetzwerke. Studium in Data Science oder vergleichbar, Python-Kenntnisse und 5-6 Monate Verfügbarkeit erforderlich. Einblicke in Hightech-Entwicklung smarter Energienetzwerke mit realen Messdaten.
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Anforderungen
- Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbar
- Gute Studienleistungen und hohe Motivation
- Analytisches und lösungsorientiertes Denken
- Erfahrung im Umgang mit Daten und Programmierkenntnisse in Python
- Verfügbarkeit für mindestens 5–6 Monate
Aufgaben
- Datengetriebene Methoden zur Kausalitätsanalyse entwickeln
- Verfahren zur Untersuchung von Kausalitäten recherchieren und analysieren
- Anomalien in Zeitreihen erkennen
- Mit Big Data im Bereich der Wärmeversorgung arbeiten
- Methoden auf reale Messdaten aus Wärmenetzen anwenden
- Bestehende Methoden anpassen und weiterentwickeln
- Ergebnisse kritisch bewerten und ihr Potenzial analysieren
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens AVAT Automation 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.
Zur Originalanzeige bei AVAT Automation GmbHÜber das Unternehmen
Das Unternehmen ist ein Hightech-Entwickler und Hersteller von intelligenten Systemen zur smarten Energieerzeugung und -verteilung sowie für Energiemanagement und Energienetzwerke.
Nejo bewertet ihn, und bringt ihn danach gemeinsam mit dir in Bestform.
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