Masterand - Data Scientist (m/w/d)
Kennung: 1436
Wie Sie uns weiterbringen
- Explorative Analyse und Strukturierung großer realer Telematik-Datensätze aus Fahrzeugflotten
- Entwicklung und Bewertung geeigneter Features zur Beschreibung von Batteriezustand und Degradation
- Entwicklung, Anwendung und Vergleich von Machine-Learning- und Zeitreihenmodellen zur SOH-Schätzung
- Untersuchung der Übertragbarkeit von Labor- auf reale Flottendaten (z. B. Transfer Learning)
- Konzeption und Umsetzung von Validierungsstrategien bei fehlender Ground Truth
- Visualisierung und Interpretation von Degradationsverläufen innerhalb der Fahrzeugflotte
- Entwicklung eines prototypischen datengetriebenen Ansatzes zur Batteriezustandsschätzung
- Wissenschaftliche Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse
Was wir an Ihnen schätzen
- Abgeschlossenes Studium oder fortgeschrittene Studienphase in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
- Erfahrung in Python (insbesondere NumPy, pandas, scikit-learn; optional PyTorch/TensorFlow)
- Fähigkeit zur strukturierten Analyse komplexer, realer Datensätze
- Selbstständige, methodisch saubere und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Kontext Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
- Vorteilhaft: Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse
Starten Sie mit uns durch, wir freuen uns auf Sie!
Erste Fragen beantwortet Ihnen gerne Frau Katharina Müller (katharina.mueller@dat.de).
Bitte bewerben Sie sich direkt über das Onlineformular.
Stellensegment:
Database, Scientific, Technology, Engineering
Kontaktdaten:
Deutsche Automobil Treuhand GmbH Recruiting-Team
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Masterand - Data Scientist (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Automobil Treuhand GmbH vorbereitet
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den Arten von Telematik-Daten vertraut, die du analysieren wirst. Überlege dir, wie du große Datensätze strukturieren und analysieren kannst. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten in der Datenanalyse verstehst.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen mit Python und den relevanten Bibliotheken zu sprechen. Vielleicht kannst du sogar ein kleines Projekt oder eine Anwendung erwähnen, die du entwickelt hast, um deine Fähigkeiten in Machine Learning oder Zeitreihenanalyse zu demonstrieren.
✨Fragen zur Methodik
Sei bereit, Fragen zu deiner methodischen Herangehensweise zu beantworten. Erkläre, wie du Validierungsstrategien konzipierst und umsetzt, insbesondere wenn es an Ground Truth fehlt. Das zeigt, dass du strukturiert und lösungsorientiert arbeitest.
✨Interesse an Elektromobilität
Zeige dein Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Bereich Elektromobilität und Fahrzeugtechnik. Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen in diesem Bereich, um im Gespräch fundierte Meinungen und Ideen einzubringen.
