ElringKlinger
Bachelorand/Masterand im Bereich Machine Learning | Zum nächstmöglichen Zeitpunkt (m/w/d)
Dettingen an der Erms
Lauer & Weiss
Praktikant (m,w,d) Batteriemodellierung Elektrofahrzeuge
Fellbach
Audi
Praktikum - Ingenieurwesen im Bereich der Qualitätssteuerung Funktionen/Systeme
Neckarsulm
IPG Automotive
Praktikant Fahrzeugsimulation (m/w/d)
Stuttgart
TOX PRESSOTECHNIK
Praktikant im Bereich Technologie (m/w/d)
Weingarten (Pfalz)
+4 weitere Standorte
Marquardt
Bachelorand/Masterand im technischen Bereich - Wintersemester 2024/2025 (m/w/d)
Weilheim
Marquardt
Praktikant im technischen Bereich - Wintersemester 2024/2025 (m/w/d)
Weilheim
Mubea
Studentische Hilfskraft - Bereich Chassis Systems (m/w/d)
Attendorn
Woodward
Praktikant Versuch alternative Kraftstoffe (m/w/d)
Stuttgart
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Praktikum / Abschlussarbeit Antriebstechnik
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Werkstudent Entwicklung und Konstruktion (m/w/d)
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CLAAS
Praktikum / Abschlussarbeit Leichtbau
Harsewinkel
Mubea
Studentische Hilfskraft - Entwicklung Faserverbundfedern (m/w/d)
Attendorn
AVL Österreich
Praktikum/Abschlussarbeit/Werkstudium im Bereich E-Mobilität (m/w/d)
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FERCHAU GmbH
Werkstudent - Personal (m/w/d)
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Audi
Praktikum Virtueller Fahrzeugbau
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Werkstudent KFZ-Mechatroniker (m/w/d)
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CLAAS
Praktikum / Abschlussarbeit Funktionserprobung
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Lauer & Weiss
Bachelor-/Masterand alternative Antriebstechnik (m/w/d)
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Bosch
Werkstudent Erprobung von innovativen Bremsregelsystemen (m/w/div)
Abstatt
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Karriereprofil
ElringKlinger
Bachelorand/Masterand im Bereich Machine Learning | Zum nächstmöglichen Zeitpunkt (m/w/d)
Jetzt bewerbenStellenbeschreibung
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
Anstellungsart
Werkstudent
Homeoffice
Nach Absprache