- Entwicklung einer Methode zur Integration von Uncertainty Estimation Bewertungen in Analyseansätze des Energiesystems
- Programmierung und Test der entwickelten Methoden
- Absicherung der Methode Datensätzen der realen Fahrzeugflotte
- Fachbereichsübergreifende Abstimmung (insbesondere gegenüber GQY, VAQ, ART VDA & QDCC) bei der Methodenentwicklung und Schnittstellenauslegung
- Anleitung von studentischen Abschlussarbeiten
- Erfolgreich abgeschlossenes Masterstudium der Informatik, des (Wirtschafts-) Ingenieurwesens, der Mathematik oder ein vergleichbarer Studiengang*
- Erste Kenntnisse in den Bereichen Data Analytics, Maschine Learning, Mustererkennung oder AI-Methoden
- Professionelles Auftreten und eine sehr hohe Zuverlässigkeit
- Analytische Fähigkeiten und eine schnelle Auffassungsgabe
- Eigenverantwortliche und strukturierte Arbeitsweise
- Sehr gute Deutsch- sowie Englischkenntnisse
- Erste Erfahrung im Publizieren wissenschaftlicher Erkenntnisse
*Hinweis: u.U. kann der geforderte Abschluss durch einschlägige Berufserfahrung ersetzt werden.