Deine Karriere als Masterand (m/w/d) Auswahl und Optimierung von Machine Learning Modellen zur Prognose von Zeitseriendaten in der Fahrzeugsicherheit bei Porsche Engineering Group in Bietigheim-Bissingen – Jetzt durchstarten

Die virtuelle Funktionsabsicherung mittels CAE-Methoden zur Gewährleistung der passiven Sicherheit ist aus der modernen Fahrzeugentwicklung nicht mehr wegzudenken. Schwerpunkt ist hier die simulative mechanische Auslegung und Optimierung von Komponenten bis hin zu Gesamtfahrzeugen. Infolge zunehmender Produktkomplexität aufgrund steigender Anforderungen, insbesondere durch Variantenvielfalt, Sicherheit, Digitalisierung und Elektrifizierung der Fahrzeuge, ist der Einsatz sowie die stetige Erweiterung von effizienten und agilen Entwicklungsprozessen, - methoden und Werkzeugen unabdingbar. Ein vielversprechender Ansatz zur Optimierung bestehender Prozesse ist die Aufstellung und Anwendung rein datengetriebener Modelle, die relevantes Systemverhalten abbilden. Parameterstudien oder komplexe Optimierungsprobleme lassen sich damit in kurzer Zeit lösen. Inwiefern in der Vergangenheit generierte Daten zur Weiterentwicklung zukünftiger Produktgenerationen herangezogen werden können, soll im Rahmen dieser Masterarbeit untersucht werden.

• Du übernimmst die Literaturrecherche im Bereich von Machine Learning Modellen zur Verarbeitung von Zeitseriendaten, insbesondere Long Short-Term Memory Netzwerken
• Die Einarbeitung in das Themenschnittfeld Machine Learning und CAE/Fahrzeugsicherheit stellt einen Schwerpunkt deiner Tätigkeit dar
• Es erwarten dich vielfältige und spannende Aufgaben rund um das Thema Bearbeitung eines Use-Cases aus der Fahrzeugsicherheit zur Prognose von Zeitserien, die eine Belastung eines Insassen in einem Crashszenario beschreiben
• Optional trägst du aktiv zur Erweiterung des Modells um Explainable AI Ansätze wie beispielsweise SHAP bei
• Weiterhin gehört die Plausibilisierung und Einordnung der Analysen zu deinem Aufgabenbereich
• Nicht zuletzt bist du für die Dokumentation und Präsentation der Forschungsergebnisse zuständig

• Du studierst aktuell Informatik, Mechatronik, Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik oder einen vergleichbaren Studiengang
• Du hast gute Kenntnisse im Bereich der Theorie und Implementierung von Machine Learning Algorithmen
• Du verfügst über gute Programmierkenntnisse in Python sowie erste Erfahrung mit relevanten Machine Learning Frameworks wie PyTorch oder scikit-learn
• Du hast gute Kenntnisse in MS Office
• Erste Vorerfahrung durch Praktika ist ein Plus
• Du kannst dich sehr gut in deutscher ( B2-Level) und gut in englischer Sprache verständigen
• Du bist motiviert, in einem Team mit hilfsbereiten und herzlichen Kollegen deine sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Dienstleistungsorientierung unter Beweis zu stellen

Wissenswertes vor der Abfahrt:

Voraussetzung: gültige Immatrikulation an einer Hochschule oder Universität

Beginn: ab April 2024

Dauer: 6 Monate

Porsche Engineering ist ein Premium-Ingenieurdienstleister für Automobilhersteller, deren Zulieferer und für andere Branchen. Die Ingenieure von Porsche Engineering tüfteln neue, ungewöhnliche Ideen für Automobile, Fahrzeuge und industrielle Produkte aus und bringen dabei die OEM-Kompetenz und das Wissen aus der Gesamtfahrzeugsicht eines Sportwagenherstellers ein. Im Kundenauftrag werden vielfältige Lösungen entwickelt – von der Konzeption einzelner Komponenten über die Auslegung komplexer Module bis hin zur Planung und Umsetzung von Gesamtentwicklungen einschließlich Serienanlaufmanagement.

Auftragsentwicklungen und Ingenieurdienstleistungen haben bei Porsche eine lange Tradition. Ferdinand Porsche, der legendäre Firmengründer und geniale Ingenieur, startete 1931 mit einem Konstruktionsbüro für Ingenieurdienstleistungen in die Selbständigkeit. Damit ist der Name Porsche seit Anfang an eng mit der Ingenieurdienstleistung für Kunden verbunden. Diese Tradition führt Porsche Engineering fort – heute und auch in Zukunft.