Wissenschaftliche Hilfskraft für die Bestimmung der Remaining Useful Lifetime von EV-Batterien

Fraunhofer-Alumni e.V.; Bochum; Vor Ort; EUR 20.000 - 40.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Die Fraunhofer-Gesellschaft sucht für ihr Forschungsprojekt eine wissenschaftliche Hilfskraft zur Analyse von EV-Batterien. Der Fokus liegt auf der Bewertung der Restnutzungsdauer durch moderne Ansätze in der Datenanalyse. Bewerber sollten in einem relevanten Studiengang immatrikuliert sein und Kenntnisse in Machine Learning, insbesondere mit Python, mitbringen. Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Verbindung mit einer Masterarbeit werden angeboten.

Leistungen

Flexible Arbeitszeiten

Möglichkeit zur Masterarbeit

Gut ausgestattete technische Infrastruktur

Qualifikationen

• Eingeschriebene:r Masterstudent:in eines relevanten Fachbereichs.
• Fundierte Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, vorzugsweise Python.
• Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning.

Aufgaben

• Durchführung von Literaturrecherchen zur Vorhersage der Restnutzungsdauer von Batterien.
• Implementierung und Experimentieren mit RUL-Vorhersagemodellen.
• Evaluation und Vergleich dieser Modelle.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

Deep Learning

Kommunikation

Ausbildung

Masterstudent in Elektrotechnik, Data Science, Informatik, Physik

Tools

Keras

Pytorch

Jobbeschreibung

Ort: Bochum

Datum: 11.06.2025

Wissenschaftliche Hilfskraft für die Bestimmung der Remaining Useful Lifetime von EV-Batterien

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Die Fraunhofer-Einrichtung für Energieinfrastrukturen und Geotechnologien IEG forscht an sieben Standorten auf den Gebieten integrierter Energieinfrastrukturen, Geothermie und Sektorenkopplung für eine erfolgreiche Energiewende. Unsere Einrichtung betreibt angewandte Forschung, entwickelt innovative Technologien für öffentliche und industrielle Auftraggeber und setzt diese in marktfähige Produkte und Verfahren um.

Unser Kompetenzcenter für »Monitoring und Künstliche Intelligenz« forscht und entwickelt im Bereich innovativer KI- und Monitoring-Methoden über zahlreiche Felder der Energieinfrastrukturen und geothermalen Energiesysteme. Wir entwickeln und nutzen KI-basierte Applikationen mit dem Fokus auf die Entwicklung von Analysemethoden für die Analyse großer Datensätze, Merkmalsextraktion, automatische Mustererkennung, Erkennung von Anomalien und prädiktive Analytik.

Das Ziel des BASE-Projekts ist die Entwicklung eines vertrauenswürdigen und interoperablen Rahmens für den digitalen Batteriepass (DBP), um die Rückverfolgbarkeit und Nachhaltigkeit in der Batteriewertschöpfungskette sicherzustellen. Der DBP wird aktuelle und genaue Daten zu Batterieleistungsindikatoren, verbleibender nützlicher Lebensdauer, Demontage, Materialzusammensetzung und Sicherheit bereitstellen.

Mehr Informationen zu BASE: Nur die transparente Batterie wird grün

Als Unterstützung suchen wir eine wissenschaftliche Hilfskraft an unserem Standort in Bochum.

Was Du bei uns tust

• Du führst Literaturrecherchen zu modernen Ansätzen für die Vorhersage der Restnutzungsdauer (Remaining Useful Lifetime, RUL) von Batterien durch.
• Es erfolgt die Implementierung und das Experimentieren mit verschiedenen RUL-Vorhersagemodellen unter Verwendung datengesteuerter und physikalischer Methoden.
• Die Evaluation und der Vergleich dieser Modelle stehen ebenfalls auf deiner Agenda.
• Zudem analysierst, bewertest und vergleichst du die Modelle, um Stärken, Grenzen und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
• Eine gründliche Dokumentation der Methoden, Ergebnisse und Erkenntnisse ist ebenfalls erforderlich.
  
  

Was Du mitbringst

• Eingeschriebene:r Masterstudent:in der Fachrichtung Elektrotechnik, Data Science, Informatik, Physik oder einem verwandten Bereich.
• Fundierte Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, vorzugsweise Python.
• Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning.
• Praktische Erfahrung im Umgang mit Keras oder Pytorch ist ein Plus.
• Gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
  
  

Was Du erwarten kannst

• Du arbeitest als Teil eines vielfältigen und interdisziplinären Konsortiums an einem großen EU-finanzierten Forschungsprojekt mit.
• Es besteht die Möglichkeit, die Tätigkeit mit einer Masterarbeit zu verbinden, unterstützt von erfahrenen Wissenschaftlern.
• Zusätzlich erhältst du Einblicke in angewandte KI-Methoden für reale Anwendungen und Herausforderungen.
• Eine praxisorientierte und zukunftsweisende Arbeitstätigkeit
• Unsere Betreuer*innen machen Dich stark, damit Du erfolgreich bist
• Flexible Arbeitszeiten, welche zu Deinem Studium passen
• Gut ausgestattete technische Infrastruktur an deinem Arbeitsplatz
  
  

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.

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

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!

Inhaltliche Fragen Zu Dieser Position Beantwortet Dir Gerne

Dr. Shahin Jamali und Dr. Noah Biederbeck

via E-Mail

Fragen Zum Bewerbungsverfahren Beantworten Dir Gerne

Herr Philipp Steinborn

Telefon [phone]

via E-Mail

Fraunhofer-Einrichtung für Energieinfrastrukturen und Geotechnologien IEG

www.ieg.fraunhofer.de

Kennziffer: 79763 Bewerbungsfrist: 15.06.2025

Stellensegment: Web Design, Developer, Creative, Technology