Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Echtzeitfähige Modellordnungsreduktion für thermische Systeme in der Fertigungstechnik(m/w/x)
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Paderborn
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Physics-Informed Neural Networks zur thermischen Modellierung von Fertigungsprozessen(m/w/x)
Paderborn
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AI/ML
Data Science
Nejo AI Summary
Implementierung und Validierung von Machine Learning Modellen in Python für thermische Prozesssimulationen mit realen Daten in anwendungsorientierter Forschung. Praktische Erfahrung in Machine Learning Modellentwicklung und sichere Python-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten.
Requirements
- Studium in Mechatronik, Maschinenbau, Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbar
- Praktische Erfahrung Machine Learning Modellentwicklung
- Sichere Python-Programmierkenntnisse
- Hohe Motivation und selbstständige Arbeitsweise
- Fließende Deutschkenntnisse (mind. B2)
- Sichere Englischkenntnisse (mind. B2)
Tasks
- Aktuelle Ansätze zu PINNs für thermische Systeme recherchieren
- Datengetriebenes Modell auf Basis vorhandener Messdaten entwickeln
- PINN Modell in Python implementieren
- PINN Modell mit realen Prozessdaten trainieren
- Modell anhand von Messdaten aus Aufheizversuchen validieren
- Eignung des Modells für modellbasierte Temperaturregelung bewerten
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Machine Learning
- Python
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
Diverse Work
- Wertvolle Praxiserfahrungen
- Spannende Einblicke in Forschungsprojekte
- Interdisziplinäres und engagiertes Team
Purpose-Driven Work
- Wertschätzung Eigeninitiative
- Viel Gestaltungsspielraum
- Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen
Other Benefits
- Mitwirkung an der Schnittstelle Forschung und Industrie
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Not a perfect match?
- Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Konzeption und Entwicklung einer LLM-basierten Anwendung zur Parameteroptimierung(m/w/x)
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Masterarbeit: Entwicklung eines Automatisierungstools für KiCad-Symbole und Footprints(m/w/x)
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Abschlussarbeit Werkzeugbahnplanung für selektiven Materialabtrag mit Robotersystemen(m/w/x)
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Masterarbeit: Vergleich von Transformationsprozessen in Nachhaltigkeit und künstlicher Intelligenz(m/w/x)
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Masterarbeit: Physics-Informed Neural Networks zur thermischen Modellierung von Fertigungsprozessen(m/w/x)
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Implementierung und Validierung von Machine Learning Modellen in Python für thermische Prozesssimulationen mit realen Daten in anwendungsorientierter Forschung. Praktische Erfahrung in Machine Learning Modellentwicklung und sichere Python-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten.
Requirements
- Studium in Mechatronik, Maschinenbau, Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbar
- Praktische Erfahrung Machine Learning Modellentwicklung
- Sichere Python-Programmierkenntnisse
- Hohe Motivation und selbstständige Arbeitsweise
- Fließende Deutschkenntnisse (mind. B2)
- Sichere Englischkenntnisse (mind. B2)
Tasks
- Aktuelle Ansätze zu PINNs für thermische Systeme recherchieren
- Datengetriebenes Modell auf Basis vorhandener Messdaten entwickeln
- PINN Modell in Python implementieren
- PINN Modell mit realen Prozessdaten trainieren
- Modell anhand von Messdaten aus Aufheizversuchen validieren
- Eignung des Modells für modellbasierte Temperaturregelung bewerten
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Machine Learning
- Python
Benefits
Flexible Working
- Flexible Arbeitszeiten
Diverse Work
- Wertvolle Praxiserfahrungen
- Spannende Einblicke in Forschungsprojekte
- Interdisziplinäres und engagiertes Team
Purpose-Driven Work
- Wertschätzung Eigeninitiative
- Viel Gestaltungsspielraum
- Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen
Other Benefits
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About the Company
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Industry
Research
Description
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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