Masterand/in (w/m/d) - Entwicklung eines Messsystems zur Erfassung von Reifen- und Straßengeräuschen
Vor 30+ TagenDas könntest du laut kununu User:innen als Absolvent:in in Forschung/Entwicklung verdienen
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Deine Aufgaben
Wir suchen dich im Team für die Entwicklung und Validierung eines neuartigen Messgeräts für Non-exhaust Emissionen. Dabei entwickelst Du ein System zur Erfassung mobiler Aufzeichnungen der Reifenabroll- und Straßengeräusche an einem Testfahrzeug sowie zur Durchführung stationärer Geräuschmessungen im städtischen Umfeld. Mithilfe traditioneller Signalverarbeitungs- und maschineller Lernverfahren trägst Du dazu bei, die Quelle der aufgezeichneten Geräusche zu identifizieren und zu klassifizieren. Zu deinen Aufgaben gehören neben der Durchführung einer Literaturrecherche, die Planung und Optimierung des Messaufbaus, die Datenauswertung sowie die Ermittlung geeigneter Messpositionen am Fahrzeug.
- Literaturrecherche zu akustischen Messverfahren und Verarbeitungsansätzen für die mobile und stationäre Anwendung.
- Planung des mobilen Messaufbaus sowie Auswahl geeigneter Messpositionen am Fahrzeug
- Stationäre Schall- und Lärmmessungen im städtischen Umfeld inkl. dB Analyse und Geräuschklassifizierung
- Anwendung klassischer Signalverarbeitung sowie Methoden des maschinellen Lernens
- Auswertung und aufbereitete Präsentation der Ergebnisse
Dein Profil
- Laufendes Masterstudium im Bereich Informatik, Fahrzeugtechnik, Mechatronik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder verwandter Studiengänge.
- Interesse an Akustik, Messtechnik und digitaler Signalverarbeitung.
- Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python und der Datenanalyse.
- Erste Erfahrungen im Umgang mit Machine Learning Frameworks
- Hohe Eigenverantwortung und strukturierte Arbeitsweise.
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Das erwartet dich
Wir suchen dich im Team für die Entwicklung und Validierung eines neuartigen Messgeräts für Non-exhaust Emissionen. Dabei entwickelst Du ein System zur Erfassung mobiler Aufzeichnungen der Reifenabroll- und Straßengeräusche an einem Testfahrzeug sowie zur Durchführung stationärer Geräuschmessungen im städtischen Umfeld. Mithilfe traditioneller Signalverarbeitungs- und maschineller Lernverfahren trägst Du dazu bei, die Quelle der aufgezeichneten Geräusche zu identifizieren und zu klassifizieren. Zu deinen Aufgaben gehören neben der Durchführung einer Literaturrecherche, die Planung und Optimierung des Messaufbaus, die Datenauswertung sowie die Ermittlung geeigneter Messpositionen am Fahrzeug.
Deine Aufgaben
- Literaturrecherche zu akustischen Messverfahren und Verarbeitungsansätzen für die mobile und stationäre Anwendung.
- Planung des mobilen Messaufbaus sowie Auswahl geeigneter Messpositionen am Fahrzeug
- Stationäre Schall- und Lärmmessungen im städtischen Umfeld inkl. dB Analyse und Geräuschklassifizierung
- Anwendung klassischer Signalverarbeitung sowie Methoden des maschinellen Lernens
- Auswertung und aufbereitete Präsentation der Ergebnisse
Das bringst du mit
- Laufendes Masterstudium im Bereich Informatik, Fahrzeugtechnik, Mechatronik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder verwandter Studiengänge.
- Interesse an Akustik, Messtechnik und digitaler Signalverarbeitung.
- Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python und der Datenanalyse.
- Erste Erfahrungen im Umgang mit Machine Learning Frameworks
- Hohe Eigenverantwortung und strukturierte Arbeitsweise.
- Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
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