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Student - Optimierung elektrischer Maschinen (w/m/d)
Stellenbeschreibung
Kennziffer:  4763
Arbeitsort:  Ilmenau
Eintrittsdatum:  schnellstmöglich
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit, Studentische Tätigkeit
Beschäftigungsgrad:  Teilzeit
Dauer der Beschäftigung:  4-6 Monate

Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer rund 12.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!

Das Institut für Fahrzeugkonzepte (FK) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist international anerkannt für die Auslegung von zukünftigen Straßen- und Schienenfahrzeugen, welche klima- und umweltschützende Mobilität ermöglichen und gleichzeitig finanzierbar und nutzerfreundlich sind.

Wir erforschen und demonstrieren die dazu notwendigen Schlüsseltechnologien und pflegen enge Kooperationen mit anderen Wissenschaftseinrichtungen sowie Industrie und Politik.

 

Das erwartet dich 

Dich erwartet eine spannende Tätigkeit im Team „Innovative Antriebssysteme“, bei der du dich intensiv mit der Optimierung elektrischer Maschinen beschäftigst. Dabei wirkst du aktiv an der Erweiterung eines Python-basierten Toolkits zur Berechnung von elektrischer Maschinen mit und trägst so zur Entwicklung zukunftsweisender Antriebslösungen bei. Du arbeitest in einem dynamischen, interdisziplinären Umfeld mit Expert*innen aus der Elektrotechnik, der Simulationstechnik und der Antriebsentwicklung. Dein Projekt wird direkt in die Forschung und Entwicklung von nachhaltigen Antriebssystemen eingebunden – mit der Chance, deine Ergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen oder internen Berichten zu veröffentlichen. Du erhältst die Möglichkeit, eigenverantwortlich an einem relevanten Thema zu arbeiten, dabei neue Methoden zu erlernen und deine analytischen sowie technischen Fähigkeiten zu vertiefen. Gemeinsam mit uns gestaltest du die Zukunft der elektrischen Mobilität – mit Präzision, Kreativität und wissenschaftlichem Anspruch.

 

Deine Aufgaben

  • Literaturrecherche und Einarbeitung in die bestehenden Tools
  • Vergleich von Optimierungsmöglichkeiten
  • Erarbeitung eines Optimierungskonzepts
  • Implementierung des Optimierungskonzepts in das vorhandene Toolkit
  • Exemplarische Optimierung einer elektrischen Maschine
  • Dokumentation der durchgeführten Arbeiten

 

Das bringst du mit

  • Laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium (Masterand/Bachelor) im Bereich Elektrotechnik, Mechatronik, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Energietechnik, Ingenieurinformatik, Luft- und Raumfahrttechnik oder ähnlichen Studiengängen der Natur- und Ingenieurswissenschaften
  • Interesse an elektrischen Maschinen und nachhaltiger Zukunft
  • Grundkenntnisse in Python, Git und elektrischer Antriebstechnik  
  • Erfahrung im Bereich der objektorientierten Programmierung
  • Selbstständigkeit, strukturierte Arbeitsweise und gute Englischkenntnisse
  • Teamfähigkeit

 

Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

 

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 4763) beantwortet dir gerne: 

 

Patrick Schwarz 
Tel.: 0711/6862 8804