Praktikant Datenanalyse mittels maschinellen Lernverfahren für batterieelektrischer Fahrzeuge in Mönsheim bei Porsche Engineering Group

In der heutigen datengetriebenen Welt ermöglichen moderne Analysemethoden das Erkennen komplexer Zusammenhänge, die Identifizierung von Mustern und das Ableiten von Kausalitäten. Diese Techniken können zur Optimierung und Entwicklung von Steuergerätefunktionen eingesetzt werden sowie für die Analyse ihres Betriebs in der Zielanwendung.

Die praktische Umsetzung steht jedoch vor der Herausforderung, generalisierbare Verfahren auf Basis umfangreicher Datenmengen über mehrere Fahrzeugkomponenten zu entwickeln. Im Bereich der Datenanalyse müssen diverse Muster und Anomalien erkannt und analysiert werden. Im Weiteren müssen Zusammenhänge und Ursachen datengetrieben ermittelt werden sowie Erkenntnisse aufbereitet werden. Hierbei sollen aktuelle Ansätze im Data Science angewendet und in einer Cloud Umgebung umgesetzt und weiterentwickelt werden.

• Die Recherche von Stand der Technik, Methoden und Konzeption eigener Ansätze stellen einen Schwerpunkt deiner Tätigkeit dar
• Du unterstützt bei der Umsetzung von Datenvorverarbeitung und Analyse-Pipelines
• Weiterhin gehört das Erarbeiten von Ansätzen für Daten-Clustering, Anomaliedetektion und Ursachenerkennung zu deinem Aufgabenbereich
• Du begleitest beim Training und Validierung von Modellierungs- und Prädiktionsmodellen
• Du unterstützt bei den exemplarischen Auswertungen und Visualisierungen auf Basis vorhandener Datenbasis
• Gemeinsam mit dem Team bist du verantwortlich für die Abschätzung hinsichtlich Tauglichkeit für automotive Prozesse und in einer Cloud Infrastruktur
• Du begleitest bei der Verifikation, Aufbereitung und Präsentation der Ergebnisse
• Nicht zuletzt unterstützt du bei der Dokumentation der Arbeit gemäß interner sowie Hochschulvorgaben

• Du studierst aktuell Informatik, Elektro-/Informationstechnik, Mechatronik, Kybernetik, Fahrzeugtechnik, Maschinenbau, Physik, Wirtschaftsingenieurwesen oder einen vergleichbaren Studiengang
• Du hast Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernen
• Du verfügst über sehr gute Programmierkenntnisse in Python oder vergleichbar
• Du bringst idealerweise Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Data Science
• Du hast Erfahrungen mit Machine Learning und Deep Learning Frameworks wie beispielsweise scikit-learn und PyTorch
• Erste Berührungspunkte mit automotiven Entwicklungsprozessen und Fahrzeugtechnik sind ein Plus
• Erste Berührungspunkte mit containerbasierter Virtualisierung und Cloud Infrastruktur sind von Vorteil
• Zu deinen Stärken zählen ausgeprägte analytische und konzeptionelle Fähigkeiten sowie eine selbstständige Arbeitsweise

Wissenswertes vor der Abfahrt:

Voraussetzung: Gültige Immatrikulation an einer Hochschule oder Universität (alternativ befindest du dich in einem GAP Year)

Beginn: ab Oktober

Dauer: 6 Monate

Arbeitszeit: Vollzeit (40 h/Woche)

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.