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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.
Requirements
- Masterstudium Maschinenbau oder Energie-/Verfahrenstechnik
- Kenntnisse in Turbomaschinen/Strömungsmaschinen
- Programmiererfahrung in Python
- Eigenverantwortliche Arbeitsweise
- Interesse an Machine Learning (ML)
- Gute Englischkenntnisse (von Vorteil)
Tasks
- 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
Education
- Currently in higher education
Languages
- English – Basic
Tools & Technologies
- Python
- Machine Learning (ML)
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
- Mobiles Arbeiten
Other Benefits
- Präsenzarbeit
- Diversity
- Inklusion
- Impulsvorträge
- Barrierefreier Bewerbungsprozess
- Unterstützung bei Bedarf
Informal Culture
- Inspirierendes Arbeitsumfeld
- Kultur des Respekts
- Kultur der Offenheit
- Kultur der Wertschätzung
- Teamwork auf Augenhöhe
- Aufgeschlossenes Team
- Kooperatives Miteinander
Modern Office
- New Work
Purpose-Driven Work
- Theorie trifft Praxis
Mentorship & Coaching
- Umfassendes Onboarding
- Gute Betreuung
Career Advancement
- Vernetzungsmöglichkeiten
- Unterstützung Deiner Karriereentwicklung
Learning & Development
- Trainings
Healthcare & Fitness
- Gesundheitsangebote
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- Gesamtkonzept für ein ML-basiertes Framework zur Auslegung von Turbomaschinenkomponenten entwickeln
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- Inkonsistenzen in CFD-Daten identifizieren
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- Unterstützung bei Bedarf
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- Kultur der Offenheit
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Industry
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