Internship / Masters Thesis - Physics-informed Machine Learning for Vehicle Functions (f/m/d)
Internship / Masters Thesis - Physics-informed Machine Learning for Vehicle Functions (f/m/d)
Mönsheim, DE, 71297
Internship / Masters Thesis - Physics-informed Machine Learning for Vehicle Functions (f/m/d)
Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten.
DEIN TEAM
Für den Bereich Vehicle, Energy, Motion & Body (VEMB) suchen wir eine:n Student:in (Praktikum oder Masterarbeit) für das Projekt „Learning Intelligent Onboard Functions“. Unser Bereich entwickelt fortschrittliche Software für Energie-, Bewegungs- und Karosseriesysteme im Fahrzeug. Unser VEMB-Vorentwicklungsteam arbeitet an Methoden zum End-to-End-Lernen von VEMB-Funktionen, um eine schnellere, skalierbare und kosteneffizientere Produktentwicklung zu ermöglichen. Wir decken den gesamten Entwicklungsprozess ab – von der ersten Idee bis zum Proof of Concept in Erprobungsfahrzeugen – in enger Zusammenarbeit mit den Serienentwicklungsabteilungen.
DEINE AUFGABEN
- Arbeite gemeinsam mit einem Doktoranden im Bereich Physics-informed Machine Learning mit dem Schwerpunkt auf VEMB-Funktionen
- Recherchiere den Stand der Technik im entsprechenden Fachgebiet
- Hilf dabei, physikalisches Wissen in datengetriebene Modelle einzubetten – oder umgekehrt –, um von der Interpretierbarkeit und dem guten Generalisierungsverhalten physikbasierter Modelle sowie von der Fähigkeit des maschinellen Lernens zur Modellierung komplexer Datenbeziehungen zu profitieren
- Unterstütze bei der Implementierung von Prototypen der entwickelten Algorithmen und validiere diese experimentell in realen Tests
- Arbeite mit Teams aus der Vorentwicklung und der Serienentwicklung zusammen
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Studium im Bereich Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau o. Ä.
- Kenntnisse im Bereich Regelungsdesign und/oder Machine Learning, z. B. Reinforcement Learning oder Physics-Informed Machine Learning
- Erfahrung mit Python und mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow usw.
- Praxiserfahrung durch reale Projekte, z. B. studentische Projekte, Praktika oder frühere Berufserfahrung
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
NICE TO KNOW
- Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands möglich
- Dauer: 3 bis 6 Monate
- 35 Stunden/Woche
Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter careers@cariad.technology – wir helfen dir gerne weiter.
Wir sind CARIAD, das Automotive-Software-Unternehmen der Volkswagen Group. Unsere Teams entwickeln Softwareplattformen und digitale Kundenfunktionen für legendäre Marken wie Audi, Volkswagen und Porsche – und unterstützen so die Volkswagen Group auf ihrem Weg zum führenden automobilen Technologiekonzern. CARIDIANS in Softwarezentren in Deutschland, den USA, China, Estland und Indien arbeiten daran, die Automobilität für alle neu zu gestalten.
DEIN TEAM
Für den Bereich Vehicle, Energy, Motion & Body (VEMB) suchen wir eine:n Student:in (Praktikum oder Masterarbeit) für das Projekt „Learning Intelligent Onboard Functions“. Unser Bereich entwickelt fortschrittliche Software für Energie-, Bewegungs- und Karosseriesysteme im Fahrzeug. Unser VEMB-Vorentwicklungsteam arbeitet an Methoden zum End-to-End-Lernen von VEMB-Funktionen, um eine schnellere, skalierbare und kosteneffizientere Produktentwicklung zu ermöglichen. Wir decken den gesamten Entwicklungsprozess ab – von der ersten Idee bis zum Proof of Concept in Erprobungsfahrzeugen – in enger Zusammenarbeit mit den Serienentwicklungsabteilungen.
DEINE AUFGABEN
- Arbeite gemeinsam mit einem Doktoranden im Bereich Physics-informed Machine Learning mit dem Schwerpunkt auf VEMB-Funktionen
- Recherchiere den Stand der Technik im entsprechenden Fachgebiet
- Hilf dabei, physikalisches Wissen in datengetriebene Modelle einzubetten – oder umgekehrt –, um von der Interpretierbarkeit und dem guten Generalisierungsverhalten physikbasierter Modelle sowie von der Fähigkeit des maschinellen Lernens zur Modellierung komplexer Datenbeziehungen zu profitieren
- Unterstütze bei der Implementierung von Prototypen der entwickelten Algorithmen und validiere diese experimentell in realen Tests
- Arbeite mit Teams aus der Vorentwicklung und der Serienentwicklung zusammen
DAS BRINGST DU MIT
- Laufendes Studium im Bereich Robotik, Elektrotechnik, Maschinenbau o. Ä.
- Kenntnisse im Bereich Regelungsdesign und/oder Machine Learning, z. B. Reinforcement Learning oder Physics-Informed Machine Learning
- Erfahrung mit Python und mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow usw.
- Praxiserfahrung durch reale Projekte, z. B. studentische Projekte, Praktika oder frühere Berufserfahrung
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Hohes Maß an Engagement, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
- Fließende Englisch- und Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeiten
NICE TO KNOW
- Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands möglich
- Dauer: 3 bis 6 Monate
- 35 Stunden/Woche
Bei CARIAD schätzen wir Individualität und Vielfalt – denn wir sind überzeugt, dass uns unsere Unterschiede stärker machen. Wir setzen uns aktiv dafür ein, Teams mit unterschiedlichen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen aufzubauen. Unser Ziel ist ein Arbeitsumfeld, in dem sich alle wertgeschätzt fühlen und ihre Stärken einbringen können. Wenn du aufgrund einer Behinderung Unterstützung bei deiner Bewerbung brauchst, melde dich gerne bei uns unter careers@cariad.technology – wir helfen dir gerne weiter.
Mönsheim, DE, 71297