Masterarbeit Datenanalyse und Modellierung repräsentativer Nutzungsmuster für die Auslegung von Fahrzeugkomponenten
Renningen, Germany
Bosch Group
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Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.
Die Robert Bosch GmbH freut sich auf deine Bewerbung!
Stellenbeschreibung
Bei der Entwicklung von Fahrzeugsystemen und -komponenten kommen zunehmend innovative Methoden der virtuellen Lastableitung zum Einsatz. Dies führt bereits in einer frühen Entwicklungsphase zu realistischen Lastanforderungen und trägt zu einer zielgerichteten und beschleunigten Produktentwicklung bei. Eine Herausforderung bei der Simulation von Fahrzeuglasten besteht darin, realistische Nutzungsmuster und Einsatzszenarien von Fahrzeugen zu ermitteln. Diese werden in der Regel auf der Grundlage von Daten über das Fahr- und Nutzungsverhalten einzelner Personen hergeleitet, wodurch repräsentative Nutzungsmuster sowie Routen und regionale Verkehrseigenschaften für die Simulation von Lasten am Fahrzeug beschrieben werden können. Bei der Herleitung dieser repräsentativen Muster treten jedoch verschiedene Probleme auf, welche von der Unvollständigkeit der untersuchten Daten über den in den Daten enthaltenen Bias bis hin zur Bewertung der Repräsentativität reichen.
- Ziel der Arbeit ist daher die Entwicklung eines umfassenden statistischen Frameworks zur Herleitung und Analyse von charakteristischen und repräsentativen Nutzungsmustern von Fahrzeugen. Dabei liegt der Fokus auf der Entwicklung und dem Einsatz von Methoden der Vollständigkeitsanalyse, der Repräsentativitätsheuristik sowie der nichtparametrischen Statistik. Im Rahmen deiner Abschlussarbeit lernst du Methoden der virtuellen Lastableitung kennen.
- Du entwickelst und testest Methoden der Vollständigkeitsanalyse, der Repräsentativitätsheuristik und der nichtparametrischen Statistik, um Modelle zur Herleitung von Nutzungsmustern aufzubauen.
- Anhand definierter Validierungsmetriken vergleichst und beurteilst du deine Modelle und beschreibst deren Auswirkungen auf die virtuelle Lastableitung.
Qualifikationen
- Ausbildung: Masterstudium im Bereich Mathematik, Informatik, Physik, Statistik, Data Science oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: erweiterte Kenntnisse in datenanalytischen Methoden und/oder mathematischer Statistik, Data Mining; idealerweise Erfahrung mit Python
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: du kommunizierst offen und klar, findest selbstständig Lösungen und planst Aufgaben systematisch, wobei du stets die Verantwortung für deine Ergebnisse übernimmst
- Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und Englisch
Zusätzliche Informationen
Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, die 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.
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Steve Wolff-Vorbeck (Fachabteilung)
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* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Computer Science Data Mining Mathematics Python
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