Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Prognosemodelle zur Analyse von Batteriealterung in Elektrofahrzeugen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen in der Automobiltechnik, das sich auf nachhaltige Mobilität konzentriert.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und die Möglichkeit, an der Zukunft der Mobilität mitzuarbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Transformation der Automobilindustrie und verbessere die Kundenzufriedenheit.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in maschinellem Lernen erforderlich.
- Andere Informationen: Befristete Tätigkeit für 6 Monate, Bewerbungen online einreichen.
Die Automobiltechnik durchläuft aktuell den größten Wandel in der Geschichte. Mit Ihrer Abschlussarbeit im Bereich der Batterieentwicklung können Sie aktiv zu dieser Transformation beitragen. Li-Ionen Hochvolt-Batterien in Elektrofahrzeugen sollen einen sicheren, zuverlässigen und möglichst langen Betrieb gewährleisten. Die Kapazität der Hochvoltbatterie ist eine wesentliche Kenngröße von elektrifizierten Fahrzeugen. Sie korreliert mit der Fahrzeugreichweite und ist somit kundenwahrnehmbar. Weiter besteht ein direkter Zusammenhang zwischen der noch vorhandenen Kapazität und dem Restwert des Fahrzeugs. Fällt die Kapazität unter einen Grenzwert, geht ein potenzieller Batterietausch innerhalb der Garantiezeit mit entsprechenden Kosten für den Fahrzeughersteller einher. Zur Erfüllung der Interessen des Kunden sowie des Fahrzeugehrstellers ist es daher unerlässlich, die Kapazität von Feldfahrzeugen derart zu analysieren, dass damit Prognosemodelle für einen definierten Betrachtungszeitraum trainiert werden können. Hierbei gilt es insbesondere die mit der Kapazitätsschätzung einhergehenden Unschärfe Rechnung zu tragen und diese im Rahmen der Prognose entsprechend zu berücksichtigen.
Durch die systematische Aufbereitung von Diagnosedaten aus Feldfahrzeugen und Überführung in ein robustes Prognosemodell für die Vorhersage der Kapazität von Hochvoltbatterien wird zum einen ein effizientes Frühwarnsystem geschaffen. Zum anderen lassen sich hiermit Garantie- und Kulanzkosten minimieren und die Kundenzufriedenheit maximieren.
Diese Herausforderungen kommen u. a. auf Sie zu:
- Analyse und Auswertung von Diagnosedaten
- Analyse der bestehenden Alterungsmodelle
- Literaturrecherche zur Modellierung der Unschärfe auf Basis von Methoden zur SOHC-Schätzung
- Erweiterung des Alterungsmodells zur Berücksichtigung der SOHC-Unschärfe, Validierung anhand eines PoCsie
Qualifications
Studiengang: Data Science, Fahrzeug- und Motorentechnik, Maschinenbau oder ähnliches
Spezifisches: Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens (Cloudbasierte Big Data Anwendung), Interesse an der Produktentwicklung von HV Batterien, Fachwissen über den Aufbau und die Funktionsweise eines modernen Automobils sind vorteilhaft
IT-Kenntnisse: sehr gute Kenntnisse in MS-Excel und Powerpoint, Matlab- oder Python- oder SQL-Kenntnisse erforderlich
Sprachkenntnisse: verhandlungssicheres Deutsch, Englisch in Wort und Schrift gut
Persönliche Kompetenzen: Engagement, Einsatzbereitschaft, schnelle Auffassungsgabe technischer Zusammenhänge, eigenständige, strukturierte und methodische Arbeitsweise, Kommunikationsfähigkeit
Sonstiges: Führerschein Klasse B von Vorteil
Zusätzliche Informationen: Die Tätigkeit ist befristet auf 6 Monate
Kontakt: Fachbereich: Herr Göldenboth
Sie haben Interesse? Bewerben Sie sich bitte ausschließlich online und fügen Sie der Bewerbung einen Lebenslauf mit Anschreiben, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung mit Angabe des Fachsemesters, aktuellen Notenspiegel, relevante Zeugnisse (max. Gesamtgröße der Anhänge 5 MB) bei und markieren Sie im Online-Formular Ihre Bewerbungsunterlagen als "relevant für diese Bewerbung". Wir freuen uns insbesondere über Onlinebewerbungen schwerbehinderter und ihnen gleichgestellter behinderter Menschen.
Abschlussarbeit zum Thema Detektion von Batteriealterung mittels Machine Learning ab April 2025[...] Arbeitgeber: Daimler AG
Kontaktperson:
Daimler AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Abschlussarbeit zum Thema Detektion von Batteriealterung mittels Machine Learning ab April 2025[...]
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Industrie, die bereits Erfahrung im Bereich der Batterieentwicklung oder im maschinellen Lernen haben. Oftmals können persönliche Kontakte dir wertvolle Einblicke geben und dich auf offene Stellen hinweisen.
✨Tipp Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen in der Automobiltechnik, insbesondere im Bereich der Hochvoltbatterien. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du über das nötige Wissen verfügst und ein echtes Interesse an der Materie hast.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf maschinelles Lernen und Datenanalyse beziehen. Du könntest gebeten werden, deine Kenntnisse in Matlab, Python oder SQL zu demonstrieren. Übe, wie du deine Ansätze zur Problemlösung klar und strukturiert präsentieren kannst.
✨Tipp Nummer 4
Zeige Engagement und Eigeninitiative! Wenn du bereits eigene Projekte oder Studien im Bereich der Batteriealterung oder des maschinellen Lernens durchgeführt hast, bringe diese in Gesprächen zur Sprache. Das zeigt, dass du proaktiv bist und dich intensiv mit dem Thema auseinandersetzt.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Abschlussarbeit zum Thema Detektion von Batteriealterung mittels Machine Learning ab April 2025[...]
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Abschlussarbeit gefordert werden. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Erstelle ein überzeugendes Anschreiben: In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für das Thema der Abschlussarbeit darlegen und erläutern, warum du die richtige Person für diese Position bist. Gehe auf deine Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens und der Batterieentwicklung ein.
Lebenslauf anpassen: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Hebe relevante Erfahrungen, Fähigkeiten und Projekte hervor, die mit der Analyse von Diagnosedaten und dem maschinellen Lernen zu tun haben.
Dokumente vollständig einreichen: Stelle sicher, dass du alle geforderten Dokumente wie Lebenslauf, Anschreiben, Immatrikulationsbescheinigung, Notenspiegel und relevante Zeugnisse beifügst. Achte darauf, dass die Gesamtgröße der Anhänge 5 MB nicht überschreitet.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Daimler AG vorbereitest
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die aktuellen Trends in der Automobiltechnik, insbesondere im Bereich der Batterieentwicklung. Zeige während des Interviews, dass du die Herausforderungen und Chancen in diesem Sektor verstehst.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu maschinellem Lernen und den spezifischen Anforderungen an Hochvoltbatterien. Bereite Beispiele aus deinem Studium oder Projekten vor, die deine Kenntnisse in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Präsentiere deine Soft Skills
Betone deine persönlichen Kompetenzen wie Engagement, schnelle Auffassungsgabe und Kommunikationsfähigkeit. Überlege dir konkrete Beispiele, die diese Eigenschaften in Aktion zeigen.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen für den Interviewer vor. Dies zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Erwartungen und die Unternehmenskultur zu erfahren.
