Student*in mit Masterarbeit (optional) Anomalieerkennung elektrischer Daten von Windenergieanlagen

Vollständige Stellenbeschreibung

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 800 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,0 Milliarden Euro.

Das sind wir …
Unsere großen Themen am Fraunhofer IWES sind Wind- und Wasserstofftechnologien. Bei uns betreiben mehr als 300 Wissenschaftler*innen und Angestellte sowie über 100 Studierende aus über 30 Ländern an neun Standorten anwendungsnahe Forschung und Entwicklung. Wir sichern Investitionen in technologische Weiterentwicklungen durch Validierung ab, verkürzen Innovationszyklen, beschleunigen Zertifizierungsvorgänge und erhöhen die Planungsgenauigkeit durch innovative Messmethoden.

Dieses Team benötigt deine Unterstützung …

Du verstärkst uns in der Gruppe »Technische Zuverlässigkeit« am Standort Hannover. Aktuell besteht unser Team aus acht Wissenschaftlichen Mitarbeitenden sowie mehreren Studierenden. Unsere Arbeit zielt darauf ab, die Zuverlässigkeit von Windenergieanlagen zu erhöhen. Wir erforschen vor allem Ausfallursachen und Ansätze zur frühzeitigen Erkennung oder Vermeidung von Fehlern. Dabei analysieren wir Ausfall- und Betriebsdaten und führen umfangreiche Feldmessungen durch. Bring dich aktiv in unser Team ein, gerne auch mit deinen Ideen! Als international ausgerichtetes IWES-Team ist uns ein offener Austausch wichtig, unabhängig davon, ob in Deutsch oder in Englisch. Auch ein respektvolles Miteinander liegt uns sehr am Herzen. Du fragst dich, wie du dich in unserem Team einbringen kannst?

Was du bei uns tust

Diese Aufgaben warten auf dich …
Du wendest maschinelle Lernverfahren an, um abweichendes Verhalten der elektrischen Messdaten zu erkennen. Dafür wandelst du zunächst Datensätze, die in einem proprietären Format vorliegen, in ein universell lesbares Datenformat um, um dir die weitere Analyse zu erleichtern. Danach beschreibst du die Datensätze statistisch, um das normale elektrische Verhalten zu verstehen und zu charakterisieren. Mithilfe von Klassifizierungsalgorithmen und Techniken zur Anomalieerkennung identifizierst du dann im Betrieb entstehende Abweichungen. Außerdem gleichst du deine Ergebnisse mit den Betriebsdaten aus dem SCADA-System der Windenergieanlagen ab. Alle Analysen machst du dabei mit den Python-Modulen pandas, NumPy und scikit-learn. Es ist möglich, deine Masterarbeit in diesem Bereich zu schreiben.

Was du mitbringst

Welchen Background bringst du mit?
Du studierst Elektrotechnik, Machine Learning, Informatik, Maschinenbau, Umweltingenieurwesen, Data Analytics oder ein ähnliches Fach und befindest dich dabei in einem Masterstudiengang? Du hast Kenntnisse in Elektrotechnik und ein gutes Verständnis für technische Konzepte? Du bist auch mit den Grundlagen von Windenergieanlagen vertraut? Prima! Du beherrschst Python und hast ein grundlegendes Verständnis für maschinelles Lernen. Vielleicht hast du sogar schon mit Machine-Learning-Toolkits, wie TensorFlow oder PyTorch, gearbeitet? Wenn du bereit bist, Herausforderungen anzunehmen, selbstständig zu arbeiten und an innovativen Projekten mitzuwirken, laden wir dich ein, bei uns mitzumachen.

Was du erwarten kannst

Was wir dir bieten …
Wir bieten dir verschiedene Möglichkeiten, bei uns als Studentin einzusteigen. Sei es ein Praktikum, bei dem du einen sehr umfassenden Einblick in die Arbeitsbereiche erhältst oder eine Tätigkeit als Studentische Hilfskraft, die du gut mit dem Studium vereinen kannst. Du bist auf der Suche nach einem spannenden Thema für deine Abschlussarbeit und willst in ein Thema tief wissenschaftlich einsteigen? Zusammen finden wir den richtigen Weg für dich! Wir wissen, dass ein Studium auch mal sehr anstrengend werden kann und etwas Flexibilität erfordert. Das ist bei uns kein Problem, denn – in Absprache mit deinen Kolleginnen – kannst du deine Arbeitstage und -zeit flexibel gestalten. Abhängig von der Tätigkeit kannst du sogar zeitweise mobil arbeiten.

Du willst noch mehr erfahren?
Wenn du jetzt noch mehr Informationen über das IWES, unsere Forschungsaspekte und zukünftige Kolleg*innen haben willst, besuche gerne unsere Karriereseite: https://s.fhg.de/cDZ

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 standardmäßige Vertragslaufzeit beträgt 1 Jahr, individuelle Absprachen sind möglich. Die monatliche Arbeitszeit beträgt 60 Stunden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir dein Interesse geweckt? Dann bewirb dich jetzt online mit deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet dir gerne:
People & Development
E-Mail: personal@iwes.fraunhofer.de
Telefon: +49 471 14 290-230

Es können nur Online-Bewerbungen über das Portal angenommen werden.
Wir beachten die gültige Datenschutzgrundverordnung bei der Bearbeitung deiner Bewerbung.

Fraunhofer-Institut für Windenergiesysteme IWES

Kennziffer: 74933 Bewerbungsfrist:

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