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Hiwitätigkeit - Datenanalyse und Energiemanagement von batterieelektrischen Fahrzeugen

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Karlsruhe

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Details zur Stelle

Studentenjob
vor 2 Stunden

Qualifikationen

MATLAB
Maschinenbau
Datenanalyse
Englisch
Machine Learning
Fahrzeugtechnik
Elektrotechnik
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Hiwitätigkeit - Datenanalyse und Energiemanagement von batterieelektrischen Fahrzeugen

Stellenart:

Studentische Hilfskraft (m/w/d)

Institut:

IPEK

Eintrittstermin:

Ab sofort

Kontaktperson:

Max Schmitt, M. Sc.

https://www.audi.de/de/neuwagen/a6-e-tron/a6-avant-e-tron/reichweite-laden/

Batterieelektrische Fahrzeuge (BEVs) sind ein zentraler Baustein der Mobilität von morgen. Trotz kontinuierlicher Weiterentwicklungen bleibt die Reichweite ein entscheidender Faktor für Akzeptanz und Alltagstauglichkeit. Die Effizienz eines Elektrofahrzeugs wird dabei nicht nur durch Batterie und Antrieb bestimmt, sondern durch das Zusammenspiel zahlreicher Fahrzeugsysteme, von Thermomanagement und Klimatisierung bis hin zu nutzerabhängigen Betriebsstrategien.

Um BEVs gezielt effizienter und nutzerorientierter gestalten zu können, ist sowohl ein ganzheitliches Verständnis der Energieflüsse im Fahrzeug als auch eine Analyse des realen Nutzungsverhaltens erforderlich. Moderne Fahrzeuge erzeugen hierfür umfangreiche Daten, die wertvolle Einblicke in Energieverbrauch, Fahrverhalten und Systeminteraktionen ermöglichen.

Im Rahmen eines Forschungsprojekts in Zusammenarbeit mit einem deutschen OEM suchen wir eine studentische Hilfskraft zur Unterstützung bei der Analyse von Fahrzeugdaten und der Modellierung von Energieflüssen in batterieelektrischen Fahrzeugen.

Aufgabe:

Analyse und Aufbereitung von Fahrzeug- und Nutzungsdaten
Untersuchung von Energieflüssen und Energieverbrauchern in batterieelektrischen Fahrzeugen
Unterstützung bei der Entwicklung eines Systemmodells zur Abbildung des Gesamtenergiehaushalts eines BEV
Anwendung und Vergleich von Datenanalyseverfahren zur Identifikation charakteristischer Nutzerprofile
Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Nutzerverhalten, Fahrzeugbetrieb und Energieeffizienz

Profil:

Laufendes Studium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Elektrotechnik, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
Interesse an Elektromobilität, Fahrzeugtechnik und datengetriebenen Methoden
Erste Kenntnisse in Python, MATLAB oder vergleichbaren Programmiersprachen
Grundkenntnisse in Statistik, Datenanalyse oder Machine Learning sind von Vorteil
Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse

Hat diese Ausschreibung Ihr Interesse geweckt? Dann senden Sie Ihre aussagekräftige Bewerbung mit Lebenslauf und aktuellem Notenauszug an: max.schmitt kit.edu

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