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Praktikant Data Science im Bereich Engine Health Monitoring (all genders)
Dachauer Str. 665, 80995 München
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Beginn
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#UPLIFTYOURFUTURE
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Praktikant Data Science im Bereich Engine Health Monitoring (all genders)
Die MTU hat ein System zur Zustandsüberwachung von Triebwerken (Engine Health Monitoring) entwickelt: Das auf einem vollthermodynamischen, nichtlinearen Performancemodell basierende "Engine Trend Monitoring-System" (ETM). Triebwerksschäden sowie die Alterung der Triebwerke können anhand von Veränderungen definierter Trendgrößen über der Zeit detektiert werden und ermöglichen so eine Überwachung von Triebwerksflotten. Basierend auf diesen Analysen werden Reparatur- oder Überholungsmaßnahmen vorgeschlagen sowie Wartungsmaßnahmen unterstützt.
Die zunehmende Verfügbarkeit von Flugdaten mit einer hohen zeitlichen Auflösung (sog. Full Flight Data) stellt die Grundlage für die nächste Weiterentwicklungsstufe im Bereich Engine Health Monitoring dar. Die Nutzbarmachung dieser Datenquellen verbunden mit der Implementierung neuer Methoden aus den Bereichen Data Science und Machine-Learning liefern vielversprechende Ansätze, um die bestehenden Algorithmen zu ergänzen und den MTU ETM Service kontinuierlich zu verbessern.
BESTE VORAUSSETZUNGEN
- Studium im Bereich Informatik, Data Science, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
- Programmiererfahrung mit Python und Kenntnisse in Machine-Learning
- Grundkenntnisse im Bereich Thermodynamik, insbesondere von Flugtrieb-werken von Vorteil
- Strukturiertes, analytisches Denkvermögen, Eigeninitiative und eine eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
Idealerweise stehen Sie für einen Zeitraum von mindestens acht Wochen zur Verfügung.
STARKE AUFGABEN
- Einarbeitung in das bei der MTU verwendete Vorgehen für Engine Trend Monitoring (ETM)
- Im Rahmen des Praktikums beschäftigen Sie sich mit Themen aus den fol-genden Bereichen:
- Weiterentwicklung bestehender Machine-Learning Modelle und Ver-fahren in Python
- Visualisierung von FFD und Ergebnisse aus Machine-Learning Verfahren
- Performanzsteigerung und Optimierung bestehender Algorithmen
- Qualitätssicherung der Machine-Learning Modelle und Verfahren
- Selbständige Bewertung, Darstellung und Dokumentation der Ergebnisse
AUSGEZEICHNETES UMFELD
- Praxiseinblicke in die innovative und zukunftsweisende Luftfahrtbranche
- Verantwortungsvolle und interessante Aufgaben sowie Teamspirit
- Persönliche:r Ansprechpartner:in und individuelle Betreuung
- Flexible Arbeitszeiten und Freizeitausgleich
- Netzwerkangebote
STARTKLAR?
Dann geben Sie Ihrer Bewerbung Schub und schicken Sie uns Ihre Unterlagen (Lebenslauf, Notenübersicht der Hochschule, Schulabschlusszeugnis sowie eine aktuelle Immatrikulation) online. Gleich jetzt, gleich hier.
Wir freuen uns auf Sie!
