About this role
Während deiner Tätigkeit entwickelst du methodisch einen modellbasierten Temperaturschätzer für elektrische Maschinen weiter und bringst dabei deine Expertise ein.Des Weiteren integrierst du zur Steigerung der Schätzgenauigkeit Umweltdaten in das bestehende Modell und optimierst dessen Performance.Die Implementierung sowie Bewertung deiner Lösungen erfolgt in Simulationen (Matlab/Simulink) unter Nutzung vorhandener thermischer Modelle.Du verifizierst deine entwickelten Ansätze anschließend am Motorprüfstand und stellst deren Praxistauglichkeit sicher.Nicht zuletzt beschäftigst du dich optional mit KI-basierten Bedatungsmethoden, beispielsweise mittels "Similarity Learning", um innovative Wege zu erkunden. Ausbildung: Masterstudium im Bereich Elektrotechnik, Mechatronik, Maschinenbau oder vergleichbarErfahrungen und Know-how: fundierte Kenntnisse in elektrischen Maschinen, Systemdynamik und ThermodynamikPersönlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest eigenständig an komplexen Fragestellungen, gehst strukturiert vor und findest dabei stets lösungsorientierte AnsätzeArbeitsalltag: Anwesenheit im Büro erforderlichBegeisterung: du begeisterst dich für technische Herausforderungen und komplexe Systeme, deren Optimierung du mit Leidenschaft vorantreibstSprachen: sehr gutes Deutsch und Englisch Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
Dein Bachelorabschluss ist so gut wie in der Tasche und bevor du dich in das nächste akademische Abenteuer Master aufmachst, möchtest du erstmal praktische Erfahrungen sammeln? Dann passt du perfekt zu unserem PreMaster Programm. Schau dir hier direkt unsere offenen Stellen an.
Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
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Stefan Gering (Fachabteilung)
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