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Geschätztes Gehalt

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Was die Firma über den Job sagt

Das erwartet dich

  • Arbeit an modernen DL-Ansätzen zur Auswertung von 1D Spektraldaten
  • Nutzung synthetischer Daten für effizientes und robustes Modelltraining
  • Physikalisch fundierte Validierung der Modelle und Anwendung auf reale Messdaten
  • Ein forschungsnahes Umfeld mit klarem Fokus auf Methodik, Qualität und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse

Deine Aufgaben

  • Aufbau eines grundlegenden Domain Verständnisses (d.h. experimentelle Verbrennungsdiagnostik und FTIR-Spektroskopie)
  • Einarbeitung in DL-Ansätze zur Analyse von spektralen 1D Messdaten 
  • Erweiterung von Methoden zur Generierung synthetischer Trainingsdaten 
  • Entwicklung von DL-Ansätzen; Trainieren entsprechender Modelle
  • Physikalische Validierung der Modelle auf bereitgestellten Referenzdaten
  • Anwendung der Modelle auf realen Messdaten
  • Dokumentation der Codes, Ansätze und Ergebnisse

Das bringst du mit

  • Studium in einem technisch- oder naturwissenschaftlichen Studiengang
  • Interesse an interdisziplinärer Arbeit an der Schnittstelle Computer Science and Naturwissenschaften
  • Sorgfältige und strukturierte Arbeitsweise
  • Motivation, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten
  • Erfahrung mit Python o.ä. und erste KI-Erfahrungen
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