Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mi[...]

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

Zusammenfassung

Ein international tätiges Unternehmen der Luftfahrt in München sucht einen Praktikanten für eine Abschlussarbeit im Bereich Machine Learning. Die Aufgaben umfassen die Analyse von BSSM-Daten zur Entwicklung eines Modells zur automatischen Erkennung von Resonanzstellen. Das Unternehmen bietet flexible Arbeitszeitmodelle und gute Entwicklungsmöglichkeiten in der Luftfahrttechnologie.

Leistungen

Mentoring und individuelle Betreuung

Flexible Arbeitszeitmodelle

Kantine, Cafébar und Verkaufsstellen

Qualifikationen

• Studium in Informatik, Data Science, Physik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang.
• Erfahrung mit Python, PyTorch oder ähnlichen Frameworks.
• Kenntnisse in Signalverarbeitung und Machine Learning.

Aufgaben

• Aufbereitung und Analyse bereits gelabelter BSSM-Daten zur Modellierung.
• Entwicklung eines ML-Modells zur automatischen Erkennung von Resonanzstellen in BSSM-Daten.
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse.

Kenntnisse

Python

Signalverarbeitung

Machine Learning

PyTorch

Ausbildung

Studium in Informatik, Data Science, Physik, Mathematik oder vergleichbar

Jobbeschreibung

Overview

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 in München sucht Dich: Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing.

Die berührungslose Schaufel-Schwingungsmessung (BSSM) mittels Tip Timing ist ein etabliertes Verfahren zur Erfassung von Schaufelschwingungen und Spaltveränderungen in Triebwerkstests. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Machine-Learning-basiertes Modell zu entwickeln, das Resonanzstellen automatisiert erkennt, um die Effizienz der Analyse signifikant zu verbessern.

Starke Aufgaben

• Aufbereitung und Analyse bereits gelabelter BSSM-Daten zur Modellierung
• Entwicklung eines ML-Modells zur automatischen Erkennung von Resonanzstellen in BSSM-Daten
• Vergleich verschiedener Modellansätze basierend auf unsupervised und supervised Learning mit einer bestehenden analytischen Baseline
• Konzeption zur Integration des Modells in eine bestehende Auswertungsumgebung
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Beste Voraussetzungen

• Studium in Informatik, Data Science, Physik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
• Erfahrung mit Python, PyTorch oder ähnlichen Frameworks
• Kenntnisse in Signalverarbeitung und Machine Learning
• Interesse an Triebwerkstechnologie und Messtechnik

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

Ausdruck der Bewerbung

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!

Ihr:e Ansprechpartner:in im Personalbereich:
Luisa Kümmerle

Seniority level

• Internship

Employment type

• Full-time

Job function

• Research, Analyst, and Information Technology
• Aviation and Aerospace Component Manufacturing

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