DAT Deutsche Automobil Treuhand
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Masterand - Data Scientist (m/w/d)
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Wie Sie uns weiterbringen
- Explorative Analyse und Strukturierung großer realer Telematik-Datensätze aus Fahrzeugflotten
- Entwicklung und Bewertung geeigneter Features zur Beschreibung von Batteriezustand und Degradation
- Entwicklung, Anwendung und Vergleich von Machine-Learning- und Zeitreihenmodellen zur SOH-Schätzung
- Untersuchung der Übertragbarkeit von Labor- auf reale Flottendaten (z. B. Transfer Learning)
- Konzeption und Umsetzung von Validierungsstrategien bei fehlender Ground Truth
- Visualisierung und Interpretation von Degradationsverläufen innerhalb der Fahrzeugflotte
- Entwicklung eines prototypischen datengetriebenen Ansatzes zur Batteriezustandsschätzung
- Wissenschaftliche Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse
- Fortgeschrittene Studienphase in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
- Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
- Erfahrung in Python (insbesondere NumPy, pandas, scikit-learn; optional PyTorch/TensorFlow)
- Fähigkeit zur strukturierten Analyse komplexer, realer Datensätze
- Selbstständige, methodisch saubere und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Kontext Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
- Vorteilhaft: Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse
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