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Fraunhofer-Gesellschaft
8d ago

Abschlussarbeit Machine Learning-basierte kinetische Modellierung der Methanolsynthese(m/w/x)

Freiburg im Breisgau
Full-timeInternshipWith Home Office
AI/ML

Description

In dieser Abschlussarbeit optimierst du die Methanolsynthese für die Energiewende, indem du ML-Modelle in MATLAB integrierst. Du vergleichst innovative Ansätze mit konventionellen Modellen und präsentierst deine Ergebnisse im Team.

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Requirements

  • •Studium Data Science, Umweltwissenschaften, Chemieingenieurwesen oder vergleichbar
  • •Erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning
  • •Expertise in Programmierung und MATLAB
  • •Erfahrung mit Optimierungsalgorithmen von Vorteil
  • •Selbstständige Arbeitsweise, Priorisierung und Zeitmanagement
  • •Teamfähigkeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit
  • •Souveränes Präsentieren und sicheres Auftreten
  • •Sehr gute Englischkenntnisse

Education

Bachelor's degree

Tasks

  • •Grundlagen der Methanolsynthese und Reaktormodellierung recherchieren
  • •In die MATLAB-basierte Simulationsplattform einarbeiten
  • •Konzepte zur ML-Modell-Einbettung in die Simulationsplattform erarbeiten
  • •Vielversprechende Ansätze mittels Fittingkampagnen selektieren
  • •Vorhandene Messdaten mit dem gewählten Ansatz fitten
  • •Konventionelle und ML-basierte Modelle detailliert vergleichen
  • •Ergebnisse im Team präsentieren
  • •Erkenntnisse in einer Abschlussarbeit zusammenfassen

Tools & Technologies

Machine LearningNeuronale NetzeMATLABOptimierungsalgorithmen

Languages

English – Business Fluent

Benefits

Flexible Working

  • •Flexible Arbeitszeiten
  • •Homeoffice möglich

Learning & Development

  • •Einblick in Forschung und Entwicklung

Purpose-Driven Work

  • •Verbindung von experimenteller Arbeit mit Theorie

Mentorship & Coaching

  • •Betreuung durch Wissenschaftler*innen

Career Advancement

  • •Feedback zu Fortschritten

Informal Culture

  • •Erfahrungen zur Arbeit im Team

Social Impact

  • •Chancengerechtigkeit und Vielfalt

Team Events

  • •After-Work-Events
  • •Jährliche Mitarbeitendenfeste
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