AVAT Automation GmbH
Masterthesis: Selbstoptimierende Regelkreise in dezentralen Energiezentralen (m/w/x)
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Tübingen
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AVAVAT
Masterthesis: ML-basierte Ersatzmodellbildung für thermohydraulische Netze (m/w/x)
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AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Entwicklung von ML-Modellen zur Abbildung physikalischer Größen in thermohydraulischen Netzen für dezentrale Energieversorgung. Erfahrung mit Machine Learning und Datenanalyse erforderlich. Untersuchung der Übertragbarkeit von Ansätzen auf andere Netze.
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Anforderungen
- Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbar
- Gute Studienleistungen, analytisches und lösungsorientiertes Denken, hohe Motivation
- Erfahrung im Umgang mit Daten, fundierte Kenntnisse im Machine Learning
Aufgaben
- In bestehende thermohydraulische Netzmodelle, Simulationstools sowie Betriebs- und Simulationsdaten einarbeiten
- ML-Modelle entwickeln und trainieren, die physikalische Größen wie Drücke und Temperaturen sowie Reaktionen auf veränderte Eingangsgrößen abbilden
- Verschiedene Ansätze hinsichtlich Genauigkeit, Rechenzeit und Verhalten vergleichen und bewerten
- Die Übertragbarkeit verschiedener Ansätze auf andere thermohydraulische Netze untersuchen
Ausbildung
Bachelor-Abschluss
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
Machine Learning
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens AVAT erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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EnergyAutomationTübingen
Das Unternehmen ist ein Hightech-Entwickler und Hersteller von intelligenten Systemen zur smarten Energieerzeugung und -verteilung.
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