Studentische Hilfskraft im Bereich Diagnose und Prognose der Brennstoffzellenalterung

Fraunhofer-Gesellschaft; Stuttgart; Vor Ort; EUR 20.000 - 40.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Forschungsinstitut in Stuttgart sucht eine/n studentische Hilfskraft zur Unterstützung im Forschungsprojekt zu Wasserstofftechnologien. Aufgaben umfassen die Entwicklung von Simulationsmodellen in MATLAB/Simulink und Arbeiten im Bereich Maschinelles Lernen. Ideale Kandidaten haben Interesse an innovativen Energietechnologien sowie Programmierkenntnisse und Erfahrung mit elektrochemischen Prozessen. Flexible Arbeitszeiten und interessante Einblicke in angewandte Forschung werden geboten.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Einblicke in fortschrittliche Energietechnologien

Möglichkeit eigene Ideen einzubringen

Qualifikationen

• Interesse an der Arbeit mit Simulationsmodellen.
• Sicherer Umgang mit MATLAB/Simulink.
• Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch.

Aufgaben

• Erfassung und Aufbereitung der wissenschaftlichen Literatur.
• Simulation von Brennstoffzellentechnik.
• Entwicklung von Diagnose- und Prognosemethoden.

Kenntnisse

MATLAB/Simulink

Programmierung (Python)

Maschinelles Lernen

Elektrochemie

Datenschutz und Datenwissenschaft

Ausbildung

Immatrikulation an einer deutschen Universität oder Hochschule

Jobbeschreibung

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kommunikationswissenschaften, Kybernetik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Mathematik, Mechatronik, Physik, Regelungstechnik, Softwareengineering, technische Informatik, Technologiemanagement, Vermessungstechnik, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbare.

Sie wollen der Etablierung neuer Energietechnologien zum Durchbruch verhelfen? Dann sind Sie bei Fraunhofer genau richtig! Wir im Forschungsteam Wasserstofftechnologien suchen ab sofort eine/n motivierte/n Studierende/n als studentische Hilfskraft zur Unterstützung. Im Rahmen des Forschungsprojektes Hy-FCnextGen ist das Fraunhofer IPA beteiligt, um ein Simulationsmodell für eine zustandsbasierte Prognose der verbleibenden Lebensdauer von Brennstoffzellen zu entwickeln. Die soll auch die Grundlage für eine entscheidungsbasierte Methodik zur Anwendung nachgelagerter Kreislaufstrategien wie Re-Use, Remanufacturing oder Recycling liefern.

Notwendige Arbeiten für diese Forschung finden hier in den Aufgabenfeldern Datenerfassung, -aufbereitung und -verwertung sowie im Aufbau von Simulationsmodellen statt. Notwendige Arbeiten können dem Feld der Signalverarbeitung und dem Maschinellen Lernen zugeordnet werden, um Datenfilter und Algorithmen für Diagnose und Prognose zu implementieren. Andere Arbeitspunkte betreffen den Aufbau eines Simulationsmodells in Matlab/Simulink. Hierbei sind Kenntnisse im Themenbereich von Leistungselektronik und elektrischer Energieerzeugung sowie Thermodynamik von Vorteil.

Sie interessieren sich für neue Technologietrends, um die Energieproduktion der Zukunft aktiv mitzugestalten und haben zudem Lust auf Modellbildung, Programmierung und Simulation? Dann freuen wir uns über Ihre Bewerbung!

Hier sorgen Sie für Veränderung

• Erfassung und Aufbereitung der wissenschaftlichen Literatur
• Erfassen und Aufbereiten von Messdaten aus Langzeittests von Brennstoffzellensystemen
• Simulation von Brennstoffzellentechnik und elektrischer Energieerzeuger mit Wärmeauskopplung
• Entwicklung von Diagnose- und Prognosemethoden auf Basis von maschinellem Lernen
• Wissenschaftliche Dokumentation, Aufbereitung und Präsentation der Ergebnisse

Hiermit bringen Sie sich ein

• Gültige Immatrikulation an einer deutschen Universität oder Hochschule in den Fachbereichen Materialwissenschaften, Chemie, Chemieingenieurwesen, Verfahrenstechnik, Energietechnik oder in einem vergleichbaren Studienfach
• Grundlegende Kenntnisse in der Elektrochemie von Vorteil
• Großes Interesse an der Arbeit mit Simulationsmodellen
• Sicherer Umgang mit MATLAB/Simulink; Kenntnisse in der Programmierung (Python)
• Interesse an Methoden des maschinellen Lernens / Data Science
• Selbstständige Arbeitsweise
• Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir für Sie bereithalten

• Bearbeitung hochaktueller und interessanter Aufgabenstellungen in der angewandten Forschung
• Wertvolle Einblicke in die Entwicklung fortschrittlicher Energieerzeugung
• Möglichkeit eigene Ideen in die Arbeit einfließen zu lassen
• Flexible Arbeitszeiten
• Aktive Mitarbeit an einem aktuellen, industrierelevanten Thema in einem engagierten und hilfsbereiten Team

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. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

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.

Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.

Frau Lisa Schäfer
Recruiting
[e-mail]

Tel. [phone]

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer:82948Bewerbungsfrist: