Praktikum in der Temperaturschätzung mit Neuronalen Netzen im eBike
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About the role
Du implementierst fortschrittliche Recurrent Neural Networks (RNNs) für thermische Modelle, vorzugsweise in MATLAB oder Simulink, und bringst diese erfolgreich zum Einsatz. Für die Optimierung unserer Modelle entwickelst und evaluierst du innovative Trainingsstrategien, um die Leistungsfähigkeit durch die Kombination mehrerer Ansätze zu steigern. Zur Sicherstellung der Modellgenauigkeit koordinierst du eigenverantwortlich Experimente und Tests und validierst die entwickelten Lösungen umfassend. Deine Ergebnisse dokumentierst und präsentierst du prägnant und verständlich, sodass sie als fundierte Entscheidungsgrundlage dienen. Ausbildung: Studium im Bereich Elektrotechnik, Maschinenbau, Mechatronik, Informatik oder Kybernetik oder vergleichbar Erfahrungen und Know-how: mit Matlab oder C/C++ oder Python; Erfahrungen mit Simulink und Machine Learning (PyTorch oder Tensorflow); Programmierung von Mikrocontrollern wünschenswert Persönlichkeit und Arbeitsweise: offener und kreativer Mensch, der eigenständig vorgeht Arbeitsalltag: Präsenz vor Ort erforderlich Begeisterung: Liebe zur Technik und zu technischen Herausforderungen Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und sehr gutes Englisch Beginn: nach Absprache Dauer: 6 Monate Voraussetzung für das Praktikum ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, eine aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, deine Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Du hast fachliche Fragen zum Job? Tobias Schlechter (Fachabteilung) +49 7121 35 35668 Work #LikeABosch beginnt hier: Jetzt bewerben!
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