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Abschlussarbeit Untersuchung des Alterungsverhaltens von Elektromotoren mithilfe von Data Science Methoden 03.04.2024 Bosch-Gruppe Renningen
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Abschlussarbeit Untersuchung des Alterungsverhaltens von Elektromotoren mithilfe von Data Science Methoden
Renningen
Aktualität: 03.04.2024

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03.04.2024, Bosch-Gruppe
Renningen
Abschlussarbeit Untersuchung des Alterungsverhaltens von Elektromotoren mithilfe von Data Science Methoden
Job ID REF224138Z StandortRenningen , Deutschland TätigkeitsbereichForschung Einstieg alsNicht zutreffend ArbeitsmodellFull-time StartdatumNach Vereinbarung Willkommen bei Bosch Aufgaben Elektrifizierung der Mobilität ist eins der Kernthemen der heutigen Zeit. Der Energiewandler, hier der elektrische Antrieb, ist eine der wichtigsten Komponenten dieses Wandels. Nachhaltigkeit und Resourcenschonung implizieren außerdem eine Anforderung der Komponenten an Langlebigkeit oder sogar Wiederverwendbarkeit. Um dies zu garantieren muss das Alterungsverhalten, also die Veränderung der Komponente durch ihre Belastung, möglichst genau beschreibbar sein. Im Rahmen dieser Arbeit soll nun das Wicklungssystem der elektrischen Maschine hinsichtlich unterschiedlicher Alterungsfaktoren und -indikatoren untersucht werden. Hierbei fallen große Datenmengen an, die entsprechend ausgewertet werden sollen. Während Ihrer Abschlussarbeit wenden Sie statistische Tools und Methoden an. Ihre Aufgabe besteht darin Alterungsmodelle zu entwickeln und anhand von Messungen (müssen nicht von Ihnen durchgeführt werden) zu verifizieren. Nicht zuletzt implementieren Sie automatisierte Datenauswerte-Skripte (z.B. mit MATLAB). Kontakt & Wissenswertes Unsere Standort-Vorteile Sozialberatung und Vermittlungsservice für Pflegedienstleistungen
Profil Ausbildung: Studium im Bereich Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik vorzugsweise mit Vertiefung in Data Science oder KI/ML, Datenmodellierung/-auswertung oder Statistik mit sehr guten Studienleistungen Erfahrungen und Know-how: in praxisbezogenen Data-Science Projekten von Vorteil Persönlichkeit und Arbeitsweise: eigeninitiativ, team- und kommunikationsfähig, selbstständig sowie strukturiert Begeisterung: Interesse an Themen im Bereich der elektrischen Motoren Sprachen: sehr gutes Deutsch oder Englisch

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