Studentische Aushilfe im Bereich Anwendung von Machine Learning in der Batterieforschung

Fraunhofer-Gesellschaft; Bremen; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Eine führende Forschungseinrichtung in Bremen sucht eine studentische Aushilfe zur Anwendung von Machine Learning Methoden in der Batterieforschung. Du arbeitest an innovativen Projekten, analysierst Testdaten und entwickelst digitale Tools. Vorausgesetzt werden Programmierkenntnisse in Python oder MATLAB sowie gute Englisch- und Deutschkenntnisse. Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Erstellung von Studienarbeiten sind geboten.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Dynamisches Teamumfeld

Möglichkeit zur Anfertigung von Studienarbeiten

Qualifikationen

• Eingeschriebene*r Student*in in einem relevanten Fachbereich.
• Grundkenntnisse in der Programmierung notwendig.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Aufgaben

• Mitarbeit an Forschungsprojekten im Bereich digitale Batterieforschung.
• Verwendung von Machine Learning Algorithmen zur Lebensdauerprognose von Batterien.
• Analyse von elektrischen Batterietestdaten.

Kenntnisse

Programmierung

Interesse an Batterietechnologien

Datenverarbeitung

Kommunikationsstärke

Teamfähigkeit

Ausbildung

Eingeschriebene*r Student*in im Bereich Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften oder Informatik

Tools

Python

MATLAB

Jobbeschreibung

Das Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM ist eine der europaweit bedeutendsten unabhängigen Forschungseinrichtungen auf den Gebieten »Formgebung und Funktionswerkstoffe« sowie »Klebtechnik und Oberflächen«. Im Mittelpunkt stehen Forschungs- und Entwicklungsarbeiten mit dem Ziel, unseren Kunden zuverlässige und anwendungsorientierte Lösungen zu liefern. Dabei adressieren unsere Produkte und Technologien vor allem Branchen mit besonderer Bedeutung für die Zukunftsfähigkeit: Luftfahrt, Automotive, Energietechnik, maritime Technologien sowie Medizintechnik und Life Sciences. Zur Realisierung dieser Aufgabe arbeiten rund 700 hoch qualifizierte Mitarbeitende projekt- und themenbezogen zusammen.

Zur Erweiterung des Teams der Abteilung »Elektrische Energiespeicher« sucht das Fraunhofer IFAM in Bremen zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine studentische Aushilfe zur Anwendung von MachineLearning Methoden im Bereich der Batteriezelldiagnostik. Im Zusammenhang mit der eingetragenen Marke BATTERIEdigital wird in der Abteilung die digitale Transformation der Batterieforschung durch die Zusammenführung umfassender Kompetenzen und innovativer Technologien aus den Bereichen Materialwissenschaften, elektrochemische Energiespeicherung, Data Analytics und Informatik vorangetrieben.

Was Du bei uns tust

• Mitarbeit an innovativen Forschungsprojekten im Bereich der digitalen Batterieforschung
• Verwendung von Machine Learning Algorithmen zur Bestimmung und Vorhersage der Lebensdauer von Batterien
• Mitarbeit bei der Entwicklung von digitalen Tools und Services zur Zelldiagnostik
• Analyse und Verarbeitung von elektrischen Batterietestdaten

Was Dumitbringst

• Eingeschriebene*r Student*in im Bereich Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften oder Informatik
• Grundkenntnisse in der Programmierung (z.B. Python, MATLAB).
• Interesse an Batterietechnologien und Methoden der Datenverarbeitung und KI
• Persönliche Motivation, Kommunikationsstärke, Zuverlässigkeit, Teamfähigkeit und eineeigenverantwortliche Arbeitsweise
• Gute Deutsch-und Englischkenntnisse

Was Duerwarten kannst

• Die Mitarbeit in zukunftsweisenden Forschungsprojekten an der Schnittstelle von Energie und Digitalisierung
• Die Möglichkeit, praktische Erfahrungen in der Anwendung von MachineLearning Methoden in der Batterieforschung zu sammeln
• Ein dynamisches und unterstützendes Teamumfeld
• Flexible Arbeitszeiten, die sich gut mit dem Studium vereinbaren lassen
• Raum für eigenverantwortliches Arbeiten und kreatives Mitgestalten
• Möglichkeit der Anfertigung von Studien- und Abschlussarbeiten

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen zu der Stelle beantwortet dir:

Dominiques Koster

[e-mail]

Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM

www.ifam.fraunhofer.de

Kennziffer:71975