vor 10 Tagen
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Junior
#forschung#innovation#zusammenarbeit
Studentische Hilfskräfte für den Bereich „Deep Learning in Predictive Maintenance“
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Der folgende Stellentext wurde von uns automatisch zusammengefasst.
Einführung
Die Fraunhofer-Gesellschaft sucht studentische Hilfskräfte für den Bereich „Deep Learning in Predictive Maintenance“, um innovative Ansätze zur Verbesserung der Betriebszuverlässigkeit und Effizienz von Energieanlagen zu entwickeln.
Aufgaben
- Erarbeitung und Entwicklung innovativer Ansätze zur Datenanalyse und Deep Learning zur Verbesserung der Betriebszuverlässigkeit und Effizienz von Energieanlagen
- Übertragung von Anomalieerkennungsansätzen von Windenergieanlagen auf andere Energiesysteme
- Untersuchung und Entwicklung von Explainable AI-Ansätzen zur Erhöhung der Transparenz von AI-Modellen
- Effiziente Modellierung von Ermüdungslasten an Windenergieanlagen durch datengetriebene Modelle
Voraussetzungen
- Studium im Bereich der Informatik, Mathematik, Physik oder verwandter Studiengänge
- Grundkenntnisse im Bereich von Machine- und Deep-Learning
- Erfahrung mit Tensorflow/Keras oder PyTorch ist von Vorteil
- Affinität zu den Themen der Zuverlässigkeit und Betriebsoptimierung von Energiesystemen
- Selbstständige und proaktive Arbeitsweise
Benefits
- Abwechslungsreiche und kreative Arbeit an aktuellen Forschungsthemen mit konkretem Anwendungsbezug
- Enge Zusammenarbeit mit Kollegen der Forschung und Verwaltung
- Ausgezeichnete Vorbereitung für den beruflichen Einstieg
- Flexible Arbeitszeiten und individuelle Unterstützung während der Bachelor-/Masterarbeit
- Option der Remote-Arbeit
vor 10 Tagen
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