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Student/in Software -Tools zur Analyse von Batterien (w/m/d)
Stellenbeschreibung
Kennziffer:  514
Arbeitsort:  Stuttgart
Eintrittsdatum:  sofort
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit
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 (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 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!

Kennziffer:  514 
Arbeitsort:  Stuttgart 
Eintrittsdatum:  sofort 
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit 
Beschäftigungsgrad:  Teilzeit 
Dauer der Beschäftigung:  4-6 Monate 
Vergütung:  Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

 

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.

 

Das erwartet dich

Kernforschungsbereiche umfassen die Entwicklung zukünftiger technischer Systeme auf Basis regenerativer Energieträger, die Energiewandlung und -speicherung im Fahrzeug der Zukunft sowie fortschrittliche Architekturen und Kraftstofftechnologien für Straßen- und Schienenfahrzeuge. Moderne Batteriesysteme sind dabei von zentraler Bedeutung. Die Anforderungen an Integrationsfähigkeit, Langlebigkeit und Zuverlässigkeit der Batterien stellen hohe Ansprüche an die Batteriezellen und ihre Peripherie.

Die Leistungsfähigkeit von Batterien wird häufig durch lokale Schäden beeinträchtigt, wobei eine direkte Messung der internen Zustände im Betrieb nicht möglich ist. Zur Bewältigung dieser Problematik sind physikalisch-chemische Modelle sowie maschinelles Lernen erforderlich, um die inneren Zustände zu schätzen. Genaue Modelle sind von zentraler Bedeutung, um die Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Batteriesystemen zu gewährleisten.

 

Deine Aufgaben

Die Entwicklung umfassender Batteriemodelle, die physikalisch-chemische Prinzipien mit Techniken des maschinellen Lernens kombinieren, um interne Zustände der Batterie zuverlässig zu schätzen. Dazu gehört die Erstellung und Validierung von Modellen, die darauf ausgelegt sind, die Auswirkungen lokaler Schäden auf die Batterieleistung vorherzusagen und zu minimieren. Eine kontinuierliche Optimierung dieser Modelle erfolgt durch die Anpassung an spezifische Parameter. Zusätzlich ist eine aktive Beteiligung an wissenschaftlichen Publikationen vorgesehen. Der Prozess beinhaltet sowohl die Modellentwicklung als auch die Analyse der entsprechenden Daten. 
Ihre Aufgaben sind im Einzelnen:

  • Entwicklung neuer Modelle für die Batteriemodellierung
  • Implementierung von Datenanalysen
  • Eigenständige Analyse und Abstraktion von Komplexen Inhalten auf Wesentliches
  • Unterscheidung zwischen System- und Zellmodellierung
  • Verbesserung der Modellleistung und Benutzerfreundlichkeit

 

Das bringst du mit

  • laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Informatik, Mathematik, Fahrzeugtechnik, Energietechnik, Luft- und Raumfahrttechnik oder ähnlich
  • Erfahrung im Bereich der Batteriesysteme in mobilen Anwendungen
  • Grundlegende Programmierkenntnisse in Python
  • Machine Learning Erfahrung wünschenswert
  • Idealerweise Erfahrung mit statistische Analysen von Datenmodellen und Erfahrung im „Feature Engineering“
  • Schienenfahrzeugwissen ist von Vorteil

 

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 514) beantwortet dir gerne: 

 

Marcel Scharmach
Tel.: 0711/6862-8213