Werkstudent - statistical evaluation of complete vehicle simulations (m/w/d)
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ARRK Engineering ist Teil des internationalen ARRK Firmenverbundes und spezialisiert auf die Produktentwicklung. Innerhalb der ARRK-Firmengruppe setzen wir Produktentwicklungen von der virtuellen Entwicklung bis hin zum Prototypen und der Produktion in Kleinserien um.
WAS ERWARTET DICH
- Du unterstützt uns bei der Entwicklung eines automatischen Auswertungsprozess von Simulationsergebnissen mithilfe statistischer Datenbank und maschinelles Lernen.
- Du unterstützt uns bei dem Aufbau einer Datenbankstruktur basierend auf vorhandenen Simulationsergebnissen des Gesamtfahrzeugs.
- Von Dir wird eine Methode zur automatischen Auswertung von einem neuen Simulationsergebnis mit Fokus auf Identifikation von signifikanten Unterschiede im Vergleich zur Datenbank entwickelt.
- Du entwickelst ein Algorithmus um die zeitliche und räumliche Cluster von den signifikanten Unterschiede zu identifizieren und visualisieren.
- Mit Data-Analytics Methode wertest du die Korrelation von zeitliche und räumliche Cluster aus.
Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!
WAS BRINGST DU MIT
- Du bist Student (m/w/d) der Fachrichtung Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studienganges.
- Du hast gute Kenntnisse in gängigen Data Science/ Data Analytics Methoden aus den Bereichen maschinelles Lernen und der Statistik wie z. B. Data Modeling, Data Mining und neuronale Netze.
- Du verfügst über fundierte Kenntnisse in Python und bist vertraut mit PyTorch oder TensorFlow, Pandas, Matplotlib und Git.
- Du bringst Grundkenntnisse von CAE Prozess und Struktursimulation mit, bspw. mit LS-DYNA, ABAQUS, NASTRAN, idealerweise hast du ein Verständnis von Crashsimulationen.
- Kenntnis von API mit Pre- und Post-Processing Software, z.B. mit BETA CAE oder GNS Animator ist von Vorteil.
- Du bist neugierig und hast Interesse an der Anwendung von ML in Fahrzeugentwicklung.
- Deine Deutsch- und Englischkonversation ist sehr gut.
IHRE BENEFITS
- Flexible Zeiteinteilung
- Sport- und Wellnessangebote
- Vergünstigte Leasing-Möglichkeit
- Bezuschusste Kantine
- Hybrides Arbeiten
- Studenten-
bindungs-
programm
