Im Anlagenservice am Standort München wurden bereits umfassende Condition-Monitoring-Systeme für Werkzeugmaschinen entwickelt. In den vergangenen Jahren konnte dabei eine breite und wertvolle Datenbasis aufgebaut werden. Diese bildet nun die Grundlage, um im Rahmen einer Abschlussarbeit gezielt eine Analyse der Daten sowie die Entwicklung leistungsfähiger Vorhersagemodelle mittels maschinllem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) auszuarbeiten.

Starke Aufgaben

Recherche zu KI-basierten Condition-Monitoring-Ansätzen im Stand der Technik
Entwicklung verschleißsensitiver Merkmale auf Basis historischer Messdaten
Konzeption und Umsetzung von Machine-Learning-Modellen zur automatischen Erkennung von Verschleiß an Werkzeugmaschinen
Durchführung umfangreicher Experimente zur Identifikation der effektivsten Methoden zur Verschleißerkennung
Ableitung von Handlungsempfehlungen aus den gewonnenen Ergebnissen

Beste Voraussetzungen

Studium in Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, Physik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
Erste Erfahrungen im Umgang mit Messdaten in einem industriellen Kontext
Erfahrung bei der Anwendung maschineller Lernverfahren
Programmierkenntnisse in Python
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Hohes Maß an Eigeninitiative, Motivation und Teamfähigkeit

Ausgezeichnetes Umfeld

Praxisnahe Einblicke in die Luftfahrtindustrie und Jobs mit Verantwortung
Starker Teamzusammenhalt u. a. durch unser Studierenden-Netzwerk und verschiedene Events
Individuelle Betreuung durch Mentoring und feste Ansprechpersonen
Flexible Arbeitszeiten sowie die Möglichkeit zum mobilen Arbeiten (je nach Einsatzbereich)
Leckere und abwechslungsreiche Gerichte in unserer Betriebsgastronomie
EGYM Wellpass und Betriebssportgruppen
Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus und E-Ladestation

Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt und verbinden Kulturen und Menschen miteinander. Die Vielfalt unterschiedlicher Ideen, Erfahrungen und Perspektiven unserer Mitarbeiter:innen ist entscheidend für unseren Erfolg. Als Arbeitgeber setzen wir uns daher für Diversity & Inclusion am Arbeitsplatz ein.

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