Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Modelle zur Optimierung thermohydraulischer Netze und gewinne wertvolle Einblicke.
- Unternehmen: AVAT - Innovatives Unternehmen für dezentrale Energieversorgung und nachhaltige Lösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, familiäre Atmosphäre und viel Gestaltungsspielraum.
- Weitere Informationen: Unterstützung durch erfahrene Kolleg:innen und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Energiewende aktiv mit und arbeite an zukunftsweisenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Data Science, Informatik oder ähnlichem, sowie Erfahrung in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 900 - 1100 € pro Monat.
Das erwartet Sie bei AVAT. Gemeinsam bringen wir die Energiewende voran. AVAT entwickelt intelligente Produkte für die dezentrale Energieversorgung, damit machen wir unsere Städte sauberer und nachhaltiger und fördern den Ausbau der Erneuerbaren Energien.
Thermohydraulische Simulationen helfen dabei, Wärmeversorgungsnetze zu verstehen und zu optimieren. Im Zuge der Wärmewende werden hydraulische Netze und Versorgungsstrategien komplexer. Unser Ziel ist es, mithilfe von Machine Learning schneller Einblicke in die Temperatur- und Druckverhältnisse im Netz zu gewinnen. Werde Teil unseres Teams und unterstütze uns dabei, innovative Lösungen für die Energieversorgung der Zukunft zu entwickeln!
Was erwartet dich bei AVAT?
- Detaillierte thermohydraulische Simulationen können bei wiederkehrenden Berechnungen viel Zeit in Anspruch nehmen. In deiner Masterarbeit untersuchst du, wie sich das Verhalten eines Wärmenetzes durch ein datenbasiertes Ersatzmodell schnell und mit ausreichender Genauigkeit abbilden lässt.
- Das Modell soll außerdem Aussagen darüber ermöglichen, wie empfindlich prognostizierte Netzzustände auf Änderungen ausgewählter Eingangsgrößen reagieren.
Dabei erwarten dich folgende Aufgaben:
- Einarbeitung in bestehende thermohydraulische Netzmodelle und Simulationstools sowie verfügbare Betriebs- und Simulationsdaten.
- Entwicklung und Training von ML-Modellen, die nicht nur physikalische Größen wie Drücke und Temperaturen an ausgewählten Stellen im Netz prognostizieren können, sondern auch Reaktionen auf veränderte Eingangsgrößen abbilden können.
- Vergleich und Bewertung verschiedener Ansätze hinsichtlich Genauigkeit, Rechenzeit und Verhalten bei bislang ungesehenen Betriebsbedingungen.
- Untersuchung der Übertragbarkeit verschiedener Ansätze auf andere thermohydraulische Netze.
Während deiner Arbeit wirst du von unseren erfahrenen Kolleg:innen unterstützt.
Damit überzeugen Sie uns:
- Ein Studium in den Bereichen Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Fachgebiet.
- Gute Studienleistungen, analytisches und lösungsorientiertes Denken sowie eine hohe Motivation, dein Wissen in der Praxis anzuwenden.
- Erfahrung im Umgang mit Daten sowie fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning.
- Verfügbarkeit für mindestens 5-6 Monate, um deine Masterarbeit erfolgreich abzuschließen.
Das macht AVAT besonders:
Bei uns fühlt sich Arbeit nicht wie Arbeit an. Wir leben New Work mit mobilem und flexiblem Arbeiten, flachen Hierarchien, einem familiären Miteinander und viel Gestaltungsfreiraum.
Über uns: Der Einsatzort ist Tübingen. Für weitere Auskünfte steht Ihnen Frau Anja Poetsch unter 07071/9735-444 gerne zur Verfügung. Wir sind gespannt auf Ihre Bewerbung und freuen uns auf das gemeinsame Kennenlernen. Bewerben Sie sich einfach hier über unser Karriereportal oder senden Sie uns Ihre persönlichen Unterlagen an jobs@avat.de.
Masterthesis: ML-basierte Ersatzmodellbildung für thermohydraulische Netze in Tübingen Arbeitgeber: AVAT
AVAT ist ein hervorragender Arbeitgeber, der nicht nur innovative Lösungen für die Energiewende entwickelt, sondern auch eine inspirierende Arbeitsumgebung in Tübingen bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, flachen Hierarchien und einem familiären Miteinander fördern wir die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. Als Werkstudent im ESD-Bereich profitieren Sie von einer fairen Vergütung und individueller Betreuung, während Sie wertvolle praktische Erfahrungen sammeln und aktiv zur nachhaltigen Energieversorgung beitragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Masterthesis: ML-basierte Ersatzmodellbildung für thermohydraulische Netze in Tübingen erhalten könntest
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei AVAT bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei AVAT für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Masterthesis: ML-basierte Ersatzmodellbildung für thermohydraulische Netze in Tübingen mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei AVAT definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei AVAT durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AVAT vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei AVAT möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
