Praktikum Machine Learning aktive Fahrzeugsicherheit (w/m/d)

Volkswagen Group; Wolfsburg; Vor Ort; EUR 30.000 - 50.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen im Bereich Fahrzeugsicherheit bietet eine spannende Praktikumsstelle in der Versuchstechnik. Hier haben Sie die Möglichkeit, an der Entwicklung von KI-Algorithmen zur Analyse großer Datenmengen zu arbeiten. Sie werden in einem dynamischen Team tätig sein, das sich mit der Verbesserung der aktiven und passiven Sicherheit von Fahrzeugen beschäftigt. Ihre Aufgaben umfassen das Erstellen von Python-Skripten, das Implementieren von Methoden sowie das Durchführen von Experimenten mit mobilen Robotern. Diese Position bietet nicht nur wertvolle praktische Erfahrungen, sondern auch die Option, nach dem Praktikum eine Abschlussarbeit zu schreiben. Wenn Sie technisches Verständnis mit datenbasierter Analyse kombinieren möchten, ist dies die perfekte Gelegenheit für Sie.

Qualifikationen

• Studierende der Ingenieurwissenschaften, Informatik oder Data Science mit sehr guten Leistungen.
• Gute Programmierkenntnisse in Python und Interesse an datenbasierter Analyse.

Aufgaben

• Recherchieren und Analysieren von Zeitreihendaten für mobile Roboter.
• Erstellen von Python-Skripten zur Datenverarbeitung und Visualisierung.

Kenntnisse

Python

Machine Learning (ML)

Data Analysis

OOP Principles

Condition Monitoring

Ausbildung

Studienrichtung Ingenieurwissenschaften

Studienrichtung Informatik

Studienrichtung Data Science

Tools

PyTorch

TensorFlow

Pandas

Jobbeschreibung

Arbeitsumfeld

Im Team der Versuchstechnik der Fahrzeugsicherheit sind wir für den gesamten Versuchsumfang der aktiven und passiven Sicherheit verantwortlich. Dazu gehören auch das Weiterentwickeln der dazu benötigten Versuchseinrichtungen, Messmittel, Analysemethoden, Softwaretools, IT-Systeme und Datenbanken. Durch die große Menge an anfallenden Messdaten ist es erforderlich, Analysen ohne menschliche Aktion durchführen zu können. Hierzu werden KI-Algorithmen trainiert und ständig durch neu eingepflegte Daten aktualisiert, damit möglichst optimierte und aussagekräftige Auswertungen entstehen. Es besteht die Möglichkeit, nach diesem Praktikum im Anschluss eine Abschlussarbeit zu schreiben.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Recherchieren zum Thema Condition Monitoring von mobilen Robotern, Verwenden von Zeitreihendaten mit besonderem Fokus auf physics-informed Modellen
• Identifizieren derjenigen Methoden, die am besten zu den Anforderungen des Projekts passen und ein hohes Potenzial für genaue Vorhersagen aufweisen
• Erstellen von Python-Skripten zum Datenverarbeiten, Analysieren und Visualisieren
• Implementieren und Anpassen von Methoden in Python sowie Durchführen von Experimenten mit mobilen Robotern zum Evaluieren
• Analysieren und Interpretieren der Ergebnisse, Bewerten der Methoden und Präsentieren vor dem Betreuer und Forschungsteam
  
  

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende der Fachrichtungen Ingenieurwissenschaften, Informatik, Data Science oder vergleichbaren Studienrichtungen
• Sehr gute Studienleistungen
• Gute Programmierkenntnisse in Python, einschließlich der Anwendung von OOP-Prinzipien
• Grundkenntnisse in relevanten ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow sowie Datenverarbeitungsbibliotheken wie Pandas
• Interesse an der Verknüpfung von technischem Systemverständnis und datenbasierter Analyse
• Deutsch und Englisch Sprachniveau C1
• Führerschein vorteilhaft
• Fähigkeit zum eigenständigen Arbeiten und Problemlösen
  
  

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf
• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
• Aktueller Notenspiegel
• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger
  
  

Kurzbeschreibung

Mustererkennung, FAS, Echtzeitreaktion

Kontakt für diese Ausschreibung: Brigitte Adam-Huth