Masterand (m/w/d): Optimierung und Erweiterung eines prototypischen Tools zur Früherkennung von Leichtbaupotenzialen durch KI-gestützte Analyse von Fahrzeugdaten in der Gesamtfahrzeugentwicklung

Ziel der Arbeit ist die Optimierung und Erweiterung eines bestehenden KI-gestützten Ansatzes zur Unterstützung des frühen Fahrzeugentwurfs. Aufbauend auf einem bereits entwickelten prototypischen Tool sollen die automatisierte Zusammenführung, Analyse und Nutzung technischer Entwicklungsdaten weiter verbessert werden. Hierzu sollen die Datengrundlage durch zusätzliche Referenzdatenbestände und Parameter erweitert, die Anbindung relevanter Datensysteme vereinfacht sowie bestehende Analyse- und Prognosemodelle weiterentwickelt werden. Darüber hinaus soll die Aussagekraft und Nachvollziehbarkeit der identifizierten Leichtbaupotenziale durch zusätzliche Evaluationsfälle und eine geeignete Visualisierung der Ergebnisse erhöht werden. Ziel ist es, Leichtbaupotenziale präziser und umfassender zu identifizieren und die Anwendbarkeit des Ansatzes im Entwicklungsprozess weiter zu steigern.

Start: nach Absprache

Rechercheaufgaben:

• Literaturrecherche zu KI-gestützter Leichtbaupotenzialidentifikation und Datenanalyse 
• Analyse und Bewertung eines bestehenden prototypischen KI-Tools
• Erhebung von Anforderungen relevanter Fachbereiche
• Erweiterung der Datengrundlage und Integration zusätzlicher Fahrzeugparameter
• Weiterentwicklung von KI- und Prognosemodellen zur Verbesserung der Vorhersagegüte
• Konzeption und Umsetzung automatisierter Datenschnittstellen
• Entwicklung zusätzlicher Visualisierungs- und Auswertungsfunktionen
• Validierung und Bewertung des erweiterten Ansatzes anhand realer Anwendungsfälle
• Ableitung von Handlungsempfehlungen für die weitere Industrialisierung des Tools
  
  

Studiengänge: 

• Studium der Ingenieurwissenschaften
• Informatik / Data Science
• Luft- und Raumfahrttechnik
• Wirtschaftsingenieurwesen mit technischem Schwerpunkt
• vergleichbarene Studiengänge 

Studienschwerpunkte:

• Fahrzeugtechnik
• Leichtbau
• Machine Learning / Datenanalyse
• technische Visualisierung 

Fachkenntnisse:

• Interesse an datengetriebenen Entwicklungsprozessen
• Grundverständnis technischer Produktstrukturen und Entwicklungslogik
• Idealerweise Kenntnisse in der Gesamtfahrzeugentwicklung 
  
  

Pflicht-IT-Kenntnisse: Python (z. B. Pandas, NumPy, PyTorch, Scikit-learn, o. Ä.), Sicherer Umgang mit MS Excel und Office 

Ideal-IT-Kenntnisse: SQL, Erfahrung mit Datenmodellierung 

Sprachkenntnisse: Deutsch- und gute Englischkenntnisse 

Sonstiges / Soft Skills: 

• Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
• Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit
• Neugierde und Offenheit für interdisziplinäre Zusammenarbeit
  
  
  

Uns erreichen regelmäßig Fragen rund um die Bewerbung bei Porsche. Hier findest du schon mal die wichtigsten Infos:

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Sobald du eine passende Stelle gefunden hast, fülle unser Online-Bewerbungsformular aus und füge am Ende deine vollständigen Bewerbungsdokumente hinzu (Anschreiben, Lebenslauf, Arbeits- und (Hoch-)Schulzeugnisse sowie ggf. weitere Bescheinigungen). Bitte habe Verständnis, dass wir keine Bewerbungen per Post oder E-Mail entgegennehmen.

Wir begrüßen ausdrücklich die Bewerbung von Menschen mit Behinderung, deren Integration uns ein besonderes Anliegen ist.

Bewerberinnen und Bewerber aus dem europäischen Wirtschaftsraum, die sich für ein Praktikum in Deutschland bewerben, benötigen einen Personalausweis oder Pass. Bewerberinnen und Bewerber, die nicht aus dem europäischen Wirtschaftsraum stammen, benötigen für die Dauer des Praktikums eine Aufenthalts- und ggf. eine Arbeitserlaubnis.

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'Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“ Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Mitarbeiter, die so denken, stoßen bei uns immer auf offene Türen. Porsche ist eine wertvolle Marke mit weltweiter Anziehungskraft und einer treuen Kundenbasis rund um den Globus.

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