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À propos
Tagtäglich stellen wir unser Wissen bereit - stets aktuelle Daten und Informationen rund ums Auto. Wir arbeiten beispielsweise für faire, unabhängig ermittelte Gebrauchtwagen- und Reparaturpreise für alle. Dabei übernimmt jeder Einzelne gerne Verantwortung für seine Aufgaben und: Es macht uns großen Spaß, gemeinsam erfolgreich zu sein. Weltweit entwickeln 550 Mitdenker und Mitdenkerinnen aus 26 Nationen zukunftsweisende IT-Lösungen, die den digitalen Wandel voranbringen.
- Explorative Analyse und Strukturierung großer realer Telematik-Datensätze aus Fahrzeugflotten
- Entwicklung und Bewertung geeigneter Features zur Beschreibung von Batteriezustand und Degradation
- Entwicklung, Anwendung und Vergleich von Machine-Learning- und Zeitreihenmodellen zur SOH-Schätzung
- Untersuchung der Übertragbarkeit von Labor- auf reale Flottendaten (z. B. Transfer Learning)
- Konzeption und Umsetzung von Validierungsstrategien bei fehlender Ground Truth
- Visualisierung und Interpretation von Degradationsverläufen innerhalb der Fahrzeugflotte
- Entwicklung eines prototypischen datengetriebenen Ansatzes zur Batteriezustandsschätzung
- Wissenschaftliche Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse
- Fortgeschrittene Studienphase in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
- Erfahrung in Python (insbesondere NumPy, pandas, scikit-learn; optional PyTorch/TensorFlow)
- Fähigkeit zur strukturierten Analyse komplexer, realer Datensätze
- Selbstständige, methodisch saubere und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Kontext Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
- Vorteilhaft: Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse
Compétences linguistiques
- German
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