Praktikum Entwurf datengestützter Verfahren zur Anomalieerkennung in Mess- und Simulationsdaten[...]

TN Germany; Schorndorf; Vor Ort; EUR 30.000 - 50.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen sucht einen Praktikanten, der bei der Entwicklung datengestützter Verfahren zur Anomalieerkennung in Mess- und Simulationsdaten mitwirkt. In dieser spannenden Rolle werden Sie Konzepte für die automatisierte Bewertung von Simulationsszenarien erarbeiten und Algorithmen für die Analyse autonomer Systeme entwerfen. Wenn Sie ein laufendes Studium in einem technischen Bereich haben und über Kenntnisse in Python und Matlab/Simulink verfügen, ist dies die perfekte Gelegenheit für Sie, praktische Erfahrungen zu sammeln und Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln.

Qualifikationen

• Laufendes Studium in relevanten technischen Fachrichtungen.
• Gute Kenntnisse in Python und Matlab/Simulink sind erforderlich.

Aufgaben

• Mitarbeit bei der virtuellen Produktentwicklung.
• Entwickeln von Algorithmen zur Anomalieerkennung in Daten.

Kenntnisse

Python

Matlab/Simulink

Statistik

Maschinelles Lernen

Modellierung dynamischer Systeme

Ausbildung

Laufendes Studium in Technische Kybernetik

Laufendes Studium in Maschinenbau

Laufendes Studium in Informatik

Jobbeschreibung

Praktikum Entwurf datengestützter Verfahren zur Anomalieerkennung in Mess- und Simulationsdaten in Stuttgart, Schorndorf

Praktikum Entwurf datengestützter Verfahren zur Anomalieerkennung in Mess- und Simulationsdaten

Standort: Waiblingen, BW, DE, 71336

Unternehmen: STIHL

Das ist die Aufgabe

1. Mitarbeit bei der virtuellen Produktentwicklung
2. Erarbeiten von Konzepten für die automatisierte Bewertung von Simulationsszenarien
3. Entwerfen von Algorithmen für die Analyse des Verhaltens autonomer Systeme
4. Entwickeln von Algorithmen für die Bewertung von anomalem Verhalten
5. Anwenden der Verfahren auf Mess- und Simulationsdaten

Das wünschen wir uns

1. Laufendes Studium der Fachrichtung Technische Kybernetik, Mess- und Regelungstechnik, Maschinenbau, Mechatronik, Automatisierungstechnik, Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbare Studiengänge
2. Grundkenntnisse in der Modellierung dynamischer Systeme
3. Kenntnisse im Bereich Statistik
4. Erste Erfahrung im Bereich Maschinelles Lernen von Vorteil
5. Gute Python und Matlab/Simulink Kenntnisse
6. Sehr gutes technisches, systemtheoretisches und mathematisches Verständnis
7. Ausgeprägte Eigeninitiative, Kreativität, Begeisterungsfähigkeit und eine abstrakte Denkweise