Abschlussarbeit: Machine Learning

MTU Aero Engines AG; München; Vor Ort; EUR 80.000 - 100.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen in der Luftfahrt in München sucht einen Studenten für eine Abschlussarbeit im Bereich Machine Learning. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung eines datengetriebenen Modells zur Beschleunigung der aerodynamischen Optimierung von Turbinen. Die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat bringt Kenntnisse in Python, PyTorch und Deep Learning mit und zeigt eine strukturierte Arbeitsweise. Das Unternehmen bietet flexible Arbeitszeiten und Einblicke in die Luftfahrtbranche.

Leistungen

Mentoring und individuelle Betreuung

Flexible Arbeitszeitmodelle

Kantine und Cafébar

Sportkooperation

Top-Anbindung durch Pendlerbus

Qualifikationen

• Programmiererfahrung mit Python und PyTorch erforderlich.
• Kenntnisse in Deep Learning gewünscht.
• Strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise.

Aufgaben

• Weiterentwicklung eines datengetriebenen Modells in PyTorch.
• Entwicklung eines semi-parametrischen Modells.
• Erstellung von Dokumentationen und Präsentationen.

Kenntnisse

Python

PyTorch

Deep Learning

Datenanalyse

Ausbildung

Studium im Bereich Informatik, Statistik, Mathematik oder Physik

Jobbeschreibung

#UPLIFTYOURFUTURE
Wir sind über 13.000. An 19 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie. Immer effizienter, leiser, nachhaltiger. Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt. Was wir noch brauchen? Dich.

Unser Team sucht Dich:

Abschlussarbeit: Machine Learning

in München

Kennziffer - DMUC TEAB

Numerische Optimierungsalgorithmen werden heutzutage standardmäßig in der aerodynamischen Auslegung von Turbinen- und Verdichter-Schaufeln eingesetzt. Da schon ein einzelner Simulationslauf einer Turbomaschinenkomponente viel Rechenzeit kostet und während einer Optimierung sehr viele Strömungssimulationen benötigt werden, nimmt die aerodynamische Optimierung großer Turbomaschinen beträchtliche Zeit in Anspruch. Es erscheint daher ein sehr lohnender Ansatz zu sein, den aufwendigen Strömungslöser durch ein schnelleres Machine-Learning-basiertes Modell zu ersetzen. Dadurch kann die Optimierung womöglich erheblich beschleunigt werden. Die Herausforderung besteht darin, die langsame, aber sehr genaue Strömungssimulation durch ein solches Rechenmodell zu ersetzen, das einerseits deutlich schneller, andererseits aber immer noch genau genug ist, damit der Optimierungsalgorithmus mit den approximativen Ergebnissen brauchbare Suchrichtungen generiert, die zum Optimum im hochdimensionalen Zielfunktionsraum führen.

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

Idealerweise stehst du für einen Zeitraum von mindestens acht Wochen zur Verfügung.

AUSGEZEICHNETES UMFELD

• Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
• Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
• Mentoring und individuelle Betreuung
• Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
• Kantine, Cafébar und Verkaufsshops
• Sportkooperation mit EGYM Wellpass & Betriebssportgruppen
• Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation

STARTKLAR?

Dann gib deiner Bewerbung Schub und schick uns deine Unterlagen (Lebenslauf, Notenübersicht der Hochschule, Schulabschlusszeugnis sowie eine aktuelle Immatrikulation) online. Gleich jetzt, gleich hier.

Wir freuen uns auf Dich!