20 beste Stellen als python in pforzheim – aktuell auf Personalsuche

Zur Beschreibung des Thermal-Runaway-Verhaltens steht ein physikbasiertes Simulationsmodell zur Verfügung, das unter anderem Zersetzungsreaktionen, die thermische Entwicklung in der Zelle sowie Venting-Charakteristika abbildet. Wie bei komplexen multiphysikalischen Modellen üblich, beruht dieses Modell auf Annahmen, empirischen Parametrisierungen und Vereinfachungen, die die Prognosegüte und Übertragbarkeit begrenzen können.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines hybriden Modellierungsansatzes, bei dem das bestehende physikbasierte Simulationsmodell durch ein datengetriebenes bzw. AI-basiertes Modell gezielt ergänzt wird. Im Fokus steht nicht der Ersatz der physikalischen Modellierung, sondern die systematische Beschreibung, Korrektur oder Ergänzung von Modellabweichungen auf Basis experimenteller Daten. Dadurch soll die Prognose charakteristischer Thermal-Runaway-Kenngrößen – beispielsweise Onset-Zeitpunkte, Maximaltemperaturen, Maximaldrücke oder venting-relevanter Bewertungsgrößen – verbessert werden.

Im ersten Schritt erfolgt eine systematische Analyse der vorhandenen experimentellen und simulativen Daten sowie der Abweichungen zwischen physikbasiertem Modell und Versuch. Darauf aufbauend sind geeignete Zielgrößen, Einflussparameter und Korrekturgrößen zu definieren. Anschließend wird ein geeigneter AI-/ML-Ansatz entwickelt, trainiert und mit dem bestehenden Simulationsframework gekoppelt, um systematische Modellfehler zu reduzieren, unsichere Parametrisierungen datenbasiert zu erfassen oder vereinfachte Modellannahmen gezielt zu ergänzen. Abschließend sind die Prognosegüte des hybriden Ansatzes, der Mehrwert gegenüber dem physikalischen Basismodell, die Übertragbarkeit innerhalb eines definierten Parameterraums sowie die methodischen Grenzen kritisch zu bewerten.

Kennziffer: J000020708
Einstiegsart: Abschlussarbeit
Einsatzort: Weissach
Gesellschaft: Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG

Aufgaben
AufgabenAufgaben

Durchführung einer systematischen Literaturrecherche zu hybriden, datengetriebenen und physics-informed Modellierungsansätzen im Bereich Lithium-Ionen-Batterien und Thermal Runaway
Analyse und Aufbereitung vorhandener experimenteller Messdaten aus Thermal-Runaway-Versuchen
Analyse bestehender Simulationsdaten und systematische Untersuchung der Abweichungen zwischen physikbasiertem Modell und Experiment
Identifikation geeigneter charakteristischer Zielgrößen, z. B. Onset-Zeitpunkte, Maximaltemperaturen, Maximaldrücke, Venting-Kenngrößen oder weiterer geeigneter Bewertungsparameter
Identifikation relevanter Eingangsgrößen, Modellparameter, Unsicherheiten und vereinfachter Modellannahmen mit Einfluss auf die Modellgüte
Konzeption, Implementierung und Training eines geeigneten AI-/ML-Ansatzes zur Korrektur, Ergänzung oder datenbasierten Parametrisierung des bestehenden physikbasierten Modells
Kopplung des entwickelten Ansatzes mit dem vorhandenen Simulationsframework
Validierung und Bewertung des hybriden Modells anhand experimenteller und simulativer Daten
Vergleich des hybriden Modellierungsansatzes mit dem bestehenden physikbasierten Basismodell hinsichtlich Prognosegüte und Robustheit
Kritische Diskussion der Übertragbarkeit, Aussagekraft und Grenzen des entwickelten Modellierungsansatzes sowie Ableitung von Weiterentwicklungspotenzialen

Anforderungen
AnforderungenAnforderungen

Studiengänge:

Informatik
Data Science
Maschinenbau
Fahrzeugtechnik
Elektrotechnik
Oder vergleichbarer Studiengang

Studienschwerpunkte:

Machine Learning / Künstliche Intelligenz
Datenanalyse und Datenaufbereitung
Statistik
Modellbildung und Simulation

Fachkenntnisse:

Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning, Statistik oder datengetriebener Modellierung
Interesse an der Verknüpfung physikbasierter und datengetriebener Modelle
Grundlegendes Verständnis technischer Messdaten, Modellierung und experimenteller Zusammenhänge
Idealerweise erste Kenntnisse im Bereich Lithium-Ionen-Batterien oder Batteriesicherheit

IT-Kenntnisse:

Sicherer Umgang mit MS Office
Gute Python-Kenntnisse wünschenswert
Idealerweise erste Erfahrung mit ML-Frameworks, z. B. PyTorch, TensorFlow oder scikit-learn

Sprachkenntnisse:

Deutsch
Englisch

Sonstiges / Soft Skills:

Hohe Eigeninitiative
ausgeprägte analytische Fähigkeiten
strukturierte Arbeitsweise
Teamfähigkeit

Unternehmensprofil
UnternehmensprofilUnternehmensprofil

„Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“

Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die „Idee Porsche“ hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht. Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das „Etwas-mehr“ im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als "nur" ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.

Exklusive Einblicke hinter die Kulissen
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Unabhängig von dem, was andere tun, sind wir stets bestrebt, unsere Grenzen ständig neu zu definieren und Maßstäbe zu setzen. Das können wir heute und in Zukunft aber nur mit Mitarbeitern und Führungskräften erreichen, die immer das „Etwas-mehr“ im Blick haben.

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Hinweise zur Bewerbung
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Bitte fülle unser Online-Bewerbungsformular aus und füge am Ende deine vollständigen Bewerbungsdokumente bei, die aus Anschreiben, Lebenslauf, Arbeits- und (Hoch-)Schulzeugnissen sowie ggf. weiteren Bescheinigungen bestehen. Bitte habe Verständnis, dass wir keine Bewerbungen per Post oder E-mail entgegennehmen.

Bitte beachte, dass du dich lediglich auf eine Praktikantenstelle bewerben kannst. Weitere Bewerbungseingänge können leider nicht berücksichtigt werden, sofern bereits eine aktive Bewerbung vorliegt.

Bewerberinnen und Bewerber aus dem europäischen Wirtschaftsraum, die sich für ein Praktikum in Deutschland bewerben, benötigen einen Personalausweis oder Pass. Bewerberinnen und Bewerber, die nicht aus dem europäischen Wirtschaftsraum stammen benötigen für die Dauer des Praktikums eine Aufenthalts- und ggf. eine Arbeitserlaubnis.

Weitere Informationen rund um die Bewerbung bei Porsche findest du hier.

Wir begrüßen ausdrücklich die Bewerbung von Menschen mit Behinderung, deren Integration uns ein besonderes Anliegen ist.

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python Jobs in pforzheim

Masterarbeit Hybrid-modellbasierte Ergänzung eines physikbasierten Simulationsmodells zur Prognose charakteristischer Thermal-Runaway-Kenngrößen von Lithium-Ionen-Zellen

Pflichtpraktikum Softwareentwicklung Robotik ∙ ROS ∙ Python ∙ C++

PhD – Agentic AI and Multi-Agent Systems (f/m/div.)

Promotion - Datengetriebene Modifikation von Kunststoffen zur bauteil- und prozessspezifischen Eigenschaftsoptimierung

KI-Experte für Hochschulentwicklung (m/w/d)

Promotion - CFD Simulation und Modellierung von Laserbearbeitungsprozessen

Masterarbeit KI-gestützter Testprozess zur Effizienzsteigerung von SiL-Tests mit virtuellen Steuergeräten

Praktikum Data Science

Masterarbeit Partikeltracking beim Thermal Runaway von Lithium-Ionen-Batterien mittels neuronaler Netze

PhD Thesis - Scalable and explainable End2End Driving Model (SEED)

(Senior) Full Stack Engineer Data & AI (m/w/d)

Praktikum im Research (all genders)

Praktikant Informationssicherheit (m/w/x)

Praktikum Projektkoordination & Digitalisierung Fahrsystem

Praktikum datengetriebene Prüfstandsteuerung & KI-gestützte Bedarfsprognose

Masterarbeit Diagnosedatenintegration in modernen Fahrzeugdiagnosesystemen

PhD - Cross-Domain Hyperspectral Anomaly Detection for Manufacturing (f/m/div.)

Internship in ADAS Product Lifecycle Management and RPP

Masterarbeit Ermittlung der verfügbaren Sichtweite für die Berechnung komfortabler Motorradfahrgeschwindigkeiten

PhD - Scalable and Efficient Reinforcement Learning Methods for Physical AI (f/m/div.)

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