Arbeitsumfeld

Im Team der Versuchstechnik der Fahrzeugsicherheit verantworten wir den gesamten Versuchsumfang der aktiven und passiven Sicherheit. Dazu gehört 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.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Unterstützen beim Weiterentwickeln von Data-Analytic-Tools und Auswerten von Messdaten

• Durchführen von Zustandsüberwachung und Anomalie-Detektionsmethoden von Versuchen in der aktiven Fahrzeugsicherheit

• Begleiten des Bewertens von Messkampagnen

• Mithelfen bei der Pflege und dem Weiterentwickeln von Matlab-Tools und Python-Modulen zum Auswerten von Zeitreihendaten

• Durchführen von „Deep-Learning“-Methoden und einer Feature-Importance-Analyse bei Zeitreihendaten

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende im Masterstudium der Fachrichtungen Ingenieurwissenschaften, Mathematik, Physik, Informatik oder einer vergleichbaren Studienrichtung

• Abgeschlossenes Grundstudium bzw. mehr als 89 Credit Points sowie gute bis sehr gute Studienleistungen

• Erweiterte Kenntnisse in Statistik, Python und Matlab

• Kenntnisse mit Machine-Learning-Modulen von Python, z. B. Scikit-learn, Panda, Numpy

• Grundkenntnisse mit Signal-Processing-Toolboxen von Matlab von Vorteil

• Sicherer Umgang mit MS-Office

• Deutsch und Englisch Sprachniveau C1

• Eigeninitiative, selbstständige Arbeitsweise und analytisches Denkvermögen 

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