Korsch AG Berlin vor 1 Monaten

Praktikum / Werkstudent Data Science / Computational Engineering Science

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Die ganze Ausschreibung von Korsch AG

Das ist der Job

Das ist für dich drin • Mitarbeit an einem realen Forschungs- und Entwicklungsprojekt mit industrieller Relevanz • Arbeit mit vorhandenen Versuchs- und Maschinendaten aus der Tablettiermaschinenentwicklung • Betreuung durch erfahrene Mitarbeitende aus Forschung und Entwicklung • Möglichkeit, die Tätigkeit direkt mit deiner Masterarbeit zu verbinden • Einblick in die Entwicklung datenbasierter Assistenz- und Entscheidungsmodelle für industrielle Anwendungen Deine Aufgaben umfassen • Aufbereitung und Plausibilisierung vorhandener Versuchs- und Maschinendatensätze • Analyse relevanter Einflussgrößen, Durchführung statistischer Analysen, Korrelationsanalysen und Feature-Selection-Ansätze • Vergleich geeigneter Modellierungsansätze, z.

Das brauchst du

Regressionsmodelle, Random Forest oder neuronale Netze • Ableitung eines nachvollziehbaren Entscheidungsmodells für die Auswahl geeigneter Füllsystemkonfigurationen • Aufbereitung der Ergebnisse als Grundlage für deine anschließende Masterarbeit Das bringst du mit • Studium im Bereich Data Science, Computational Engineering Science, Informatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung • Interesse an datenbasierter Produktentwicklung, Statistik, Machine Learning und industriellen Forschungsprojekten • Erste Erfahrung in der Datenanalyse und Programmierung, vorzugsweise mit Python • Grundkenntnisse in Statistik, Datenvorverarbeitung oder Machine-Learning-Methoden • Interesse an technischen Prozessen und physikalisch interpretierbaren Zusammenhängen • Selbstständige, strukturierte und sorgfältige Arbeitsweise • Teamfähigkeit und Kommunikationsfähigkeit

Darum lohnt es sich

Deine Rolle Du steigst im Projekt "Füllmechanik Entscheidungsmodell" ein. Im Projekt werden bereits erhobene Versuchs-, Pulvercharakterisierungs- und Maschinendaten ausgewertet. Ziel ist es, Zusammenhänge zwischen Pulvereigenschaften, Füllsystemkonfigurationen, Prozessparametern und den resultierenden Tablettiereigenschaften zu erkennen.

Im Fokus stehen insbesondere Tablettenmasse und Massenvariation.

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