Sie führen Forschungs- und Experimentierarbeiten zu verschiedenen Methoden durch, um die verbleibende Nutzungsdauer von EV-Batterien vorherzusagen, und sorgen dabei für eine umfassende Bewertung und Dokumentation Ihrer Ergebnisse.
Anforderungen
- •Eingeschriebene:r Masterstudent:in im Bereich Elektrotechnik
- •Fundierte Kenntnisse in Python
- •Vorkenntnisse in Machine Learning
- •Praktische Erfahrung mit Keras oder Pytorch
- •Gute kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch
Deine Aufgaben
- •Conduct literature research on RUL prediction methods.
- •Implement and experiment with various RUL prediction models.
- •Evaluate and compare RUL prediction models.
- •Analyze and assess strengths and weaknesses of models.
- •Document methods, results, and insights thoroughly.
Deine Vorteile
Teil eines interdisziplinären Konsortiums
Möglichkeit zur Masterarbeit
Einblicke in angewandte KI-Methoden
Praxisorientierte Arbeitstätigkeit
Starke Unterstützung durch Betreuer*innen
Flexible Arbeitszeiten
Gut ausgestattete technische Infrastruktur
Original Beschreibung
Ort:
Bochum
Datum:
13.05.2025
# Wissenschaftliche Hilfskraft für die Bestimmung der Remaining Useful Lifetime von EV-Batterien
Unsere Einrichtung betreibt angewandte Forschung, entwickelt innovative Technologien für öffentliche und industrielle Auftraggeber und setzt diese in marktfähige Produkte und Verfahren um.
Das Ziel des BASE-Projekts ist die Entwicklung eines vertrauenswürdigen und interoperablen Rahmens für den digitalen Batteriepass (DBP), um die Rückverfolgbarkeit und Nachhaltigkeit in der Batteriewertschöpfungskette sicherzustellen. Der DBP wird aktuelle und genaue Daten zu Batterieleistungsindikatoren, verbleibender nützlicher Lebensdauer, Demontage, Materialzusammensetzung und Sicherheit bereitstellen.
Als Unterstützung suchen wir eine wissenschaftliche Hilfskraft an unserem Standort in Bochum.
**Was Du bei uns tust**
* Du führst Literaturrecherchen zu modernen Ansätzen für die Vorhersage der Restnutzungsdauer (Remaining Useful Lifetime, RUL) von Batterien durch.
* Es erfolgt die Implementierung und das Experimentieren mit verschiedenen RUL-Vorhersagemodellen unter Verwendung datengesteuerter und physikalischer Methoden.
* Die Evaluation und der Vergleich dieser Modelle stehen ebenfalls auf deiner Agenda.
* Zudem analysierst, bewertest und vergleichst du die Modelle, um Stärken, Grenzen und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
* Eine gründliche Dokumentation der Methoden, Ergebnisse und Erkenntnisse ist ebenfalls erforderlich.
**Was Du mitbringst**
* Eingeschriebene:r Masterstudent:in der Fachrichtung Elektrotechnik, Data Science, Informatik, Physik oder einem verwandten Bereich.
* Fundierte Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, vorzugsweise Python.
* Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning.
* Praktische Erfahrung im Umgang mit Keras oder Pytorch ist ein Plus.
* Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
**Was Du erwarten kannst**
* Du arbeitest als Teil eines vielfältigen und interdisziplinären Konsortiums an einem großen EU-finanzierten Forschungsprojekt mit.
* Es besteht die Möglichkeit, die Tätigkeit mit einer Masterarbeit zu verbinden, unterstützt von erfahrenen Wissenschaftlern.
* Zusätzlich erhältst du Einblicke in angewandte KI-Methoden für reale Anwendungen und Herausforderungen.
* Eine praxisorientierte und zukunftsweisende Arbeitstätigkeit.
* Unsere Betreuer\*innen machen Dich stark, damit Du erfolgreich bist.
* Flexible Arbeitszeiten, welche zu Deinem Studium passen.
* Gut ausgestattete technische Infrastruktur an deinem Arbeitsplatz.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
**Stellensegment:**
Developer, Web Design, Creative, Technology