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Bachelorand/Masterand im Bereich Machine Learning | Zum nächstmöglichen Zeitpunkt (m/w/d)

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Stellenbeschreibung

Werkstudent
Homeoffice: Nach Absprache

Das Stellenprofil:

  • Abschlussarbeit zum Thema „Entwicklung von Reduced-Order-Modellen zur PEM-Brennstoffzellensimulation auf Basis neuronaler Netze“
  • Aufbau eines automatisierten Python-Frameworks (z.B. mittels Tensorflow/Keras) zur Entwicklung künstlicher neuronaler Netze (KNN) im Kontext der PEM-Brennstoffzellensimulation
  • Trainieren von KNN von PEM-Brennstoffzellenstacks zur Einbindung in Systemmodelle
  • Systematische Identifikation der bestgeeigneten Input-Parametersätze und KNN-Hyperparameter
  • Evaluation und Optimierung der Vorhersagegenauigkeit bei stationären und dynamischen Betriebsfällen
  • Erstellung „maßgeschneiderter“ KNN für spezifische Modellanwendungsfälle (z. B. dynamische Systemsimulation, statische Betriebspunktvorhersage, spezifische Stackphänomene)

Das zeichnet Sie aus:

  • Student (m/w/d) des Studiengangs Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Verfahrenstechnik, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
  • Erste Programmiererfahrung (idealerweise Python)
  • Erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning von Vorteil
  • Grundkenntnisse der Brennstoffzelle
  • Hohe Eigenmotivation, strukturierte und selbständige Arbeitsweise
  • Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Interesse an neuen Technologien und Entwicklungen

Was wir Ihnen bieten:

  • Attraktive Vergütung sowie Fahrt- bzw. Mietkostenzuschuss bei längerem Anfahrtsweg
  • Persönliche individuelle Betreuung und fachlich kompetente Unterstützung
  • Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr
  • Studentenstammtisch und Teilnahme am ElringKlinger-Sportprogramm
  • Betriebsrestaurant mit besonderem Rabatt für Studenten
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  Anstellungsart
Werkstudent
  Homeoffice
Nach Absprache

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