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MAMAN Truck & Bus
Thesisverfasser im Bereich Data Science und AI - Batteriealterung(m/w/x)
München
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Data Science
Nejo AI Summary
Optimierung von Algorithmen zur Batteriealterungsprognose für autonome LKW. Python- und ML-Framework-Kenntnisse erforderlich. Analyse technologischer Besonderheiten verschiedener Batterietechnologien.
Requirements
- Studium in Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Physik, Data Science oder vergleichbar
- Gute Python-Kenntnisse
- Erfahrung mit SQL und Datenbanksystemen (AWS)
- Praktische Erfahrung mit ML-Frameworks (TensorFlow oder vergleichbar)
- Selbstständige, strukturierte und analytische Arbeitsweise
Tasks
- Bestehende Algorithmen und Inputgrößen analysieren und optimieren
- Vorhandene Modelle zur Prognose von Batteriealterungsfaktoren untersuchen und verbessern
- Prognoseansatz auf weitere Batterietechnologien erweitern
- Prognoseansatz für unterschiedliche Fahrzeugplattformen und Einsatzprofile anpassen und validieren
- Technologische Besonderheiten verschiedener Batterietechnologien analysieren
- Produktive Verfügbarkeit der Ergebnisse sicherstellen
- Generalisierten Prognoseansatz ohne traktionsbatteriespezifische Parameter entwickeln
- Skalierbares, technologieübergreifendes Modell zur Batteriealterung konzipieren und implementieren
- Modellgüte quantitativ bewerten
- Verschiedene Modellarchitekturen vergleichen
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- SQL
- AWS
- TensorFlow
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About the Company
MAN Truck & Bus
Industry
Automotive
Description
The company is one of Europe's leading commercial vehicle manufacturers and providers of transportation solutions.
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Praktikant Data Analytics & KI im Produktionsumfeld(m/w/x)
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