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Masterarbeit – Netzengpassmanagement Durch Steuerung Von Flexiblen Lastgeräten Und Netzzustandsprognosen(m/w/x)

München
Part-timeOn-siteExperienced
AI/ML
Data Science

Kommunikationsframeworks für flexible Lastgeräte via OpenEMS entwickeln. Deep-Learning-Modelle für Netzzustandsprognosen trainieren und optimieren in Forschungsinstitut für softwareintensive Systeme. Kenntnisse in neuronalen Netzen und maschinellem Lernen erforderlich. Forschung zu maschinellem Lernen und Energienetzsteuerung, flexible Arbeitszeiten.

Requirements

  • Masterstudium Informatik, Elektrotechnik oder ähnliches Fachgebiet
  • Erfahrung in der Softwareentwicklung (Python/Java)
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Linux
  • Kenntnisse in neuronalen Netzen und maschinellem Lernen
  • Selbstmotivierte und strukturierte Arbeitsweise
  • Gute Englischkenntnisse
  • Wünschenswert: Deutschkenntnisse
  • Verfügbarkeit für die Arbeit vor Ort

Tasks

  • Literatur zu Lastprognosen und DL Transformers recherchieren
  • Über REST-APIs auf Netzmessungen im Data Fusion Hub zugreifen
  • Kommunikationsframework zwischen Lastgeräten und Agenten via OpenEMS entwickeln
  • Deep-Learning-Modelle für Prognosen trainieren und optimieren
  • Code-Versionierung und Problemmanagement mit Git durchführen
  • Laborprototypen für das Engpassmanagement implementieren
  • Wirksamkeit verschiedener Managementstrategien validieren
  • Forschungsarbeiten mitverfassen und Ergebnisse verbreiten

Work Experience

  • approx. 1 - 4 years

Education

  • Currently in higher education

Languages

  • EnglishBusiness Fluent
  • GermanBasic

Tools & Technologies

  • Python
  • Java
  • Linux
  • Pytorch

Benefits

Informal Culture

  • Internationales und dynamisches Arbeitsumfeld

Flexible Working

  • Flexible Arbeitszeiten

Parking & Commuter Benefits

  • Verkehrsgünstiger Standort

Learning & Development

  • Forschung zu maschinellem Lernen

Other Benefits

  • Forschung zu Energienetzsteuerung
  • Veröffentlichung von Forschungsartikeln
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