Student/in Energietechnik, Informatik o.ä. (w/m/d) - Untersuchungen zur Batteriealterung mittels Machine Learning

Location

Stuttgart | Germany

Job description

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Studien-/ Abschlussarbeit, Studentische Tätigkeit

Untersuchungen zur Batteriealterung mittels Machine Learning

Next Generation Train (NGT) Familie (Credits: DLR)

Beginn

11. März 2024

Dauer

6 Monate

Vergütung

bis Entgeltgruppe E5 TVöD

Beschäftigungsgrad

Vollzeit (Teilzeit möglich)

Das Institut für Fahrzeugkonzepte ist ein Systeminstitut. Es bearbeitet und koordiniert verkehrstechnisch relevante Forschungsthemen zu neuen Fahrzeugkonzepten und Fahrzeugtechnologien. Im Forschungsfeld Fahrzeug-Energiekonzepte befassen wir uns mit der Identifikation und Konzeption innovativer Ansätze für zukünftige Schienenfahrzeuge, insbesondere im Hinblick auf deren Energieversorgung. Unsere Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zielen darauf ab, den Schienenverkehr national und international zu optimieren.

Ihre Mission ist die eingehende Untersuchung der Batteriealterung in Schienenfahrzeugen mit dem Ziel, die Energieversorgung zu optimieren. Schwerpunkte Ihrer Arbeit liegen in der Entwicklung von Strategien zur Verlängerung der Batterielebensdauer sowie der Identifikation von Machine Learning Methoden zur Prognose der Batteriealterung.

Ihre Aufgaben sind im Einzelnen: 

• Einarbeitung/ Literaturrecherche zu Eigenschaften Schienefahrzeugrelevenater Batteriezellchemien (LTO, LFP, Sodium Ion)
• Literaturrecherche zu Batteriealterungsmodellierung
• Analyse von Einflussfaktoren auf die Batteriealterung in Schienenfahrzeugen
• Datenanalyse mittels Machine Learning Methoden 
• Entwicklung von Modellen zur Simulation und Vorhersage der Batteriealterung
• Bewertung von Strategien zur Verlängerung der Batterielebensdauer

• Studium in angewandter Informatik, Ingenieurswesen, naturwissenschaftlichen Bereich oder vergleichbarer Studiengänge
• gute Deutsch und / oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• selbstständige und motivierte Arbeitsweise
• Interesse an Fragestellungen der Elektromobilität oder zu bahntechnischen Themen, insbesondere im Zusammenhang mit der Batteriealterung
• Erfahrung mit Python oder Matlab
• idealerweise erste Erfahrungen im Bereich Batteriemodellierung, Simulation oder in vergleichbaren Feldern

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

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Salary