Overview Abschlussarbeit: Machine Learning at MTU Aero Engines in München. The project explores replacing the slow but accurate CFD flow solver with a faster machine-learning model to accelerate the aerodynamic optimization of turbine and compressor blades. The goal is to provide a model that is significantly faster while still accurate enough for the optimization algorithm to generate useful search directions in a high-dimensional objective function space. Starke Aufgaben Weiterentwicklung eines datengetriebenen Modells in PyTorch als Proxy eines CFD Strömungslösers Entwicklung eines semi-parametrischen Modells Erstellung von Dokumentationen und Präsentationen Beste Voraussetzungen Studium im Bereich Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung Programmiererfahrung mit Python und PyTorch und Kenntnisse in Deep Learning Strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise Ausgezeichnetes Umfeld Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk
