Masterand/Masterthesis - Data Scientist (m/w/d)

Tagtäglich stellen wir unser Wissen bereit - stets aktuelle Daten und Informationen rund ums Auto. Wir arbeiten beispielsweise für faire, unabhängig ermittelte Gebrauchtwagen- und Reparaturpreise für alle. Dabei übernimmt jeder Einzelne gerne Verantwortung für seine Aufgaben und: Es macht uns großen Spaß, gemeinsam erfolgreich zu sein. Weltweit entwickeln 550 Mitdenker und Mitdenkerinnen aus 26 Nationen zukunftsweisende IT-Lösungen, die den digitalen Wandel voranbringen.

• Explorative Analyse und Strukturierung großer realer Telematik-Datensätze aus Fahrzeugflotten
• Entwicklung und Bewertung geeigneter Features zur Beschreibung von Batteriezustand und Degradation
• Entwicklung, Anwendung und Vergleich von Machine-Learning- und Zeitreihenmodellen zur SOH-Schätzung
• Untersuchung der Übertragbarkeit von Labor- auf reale Flottendaten (z. B. Transfer Learning)
• Konzeption und Umsetzung von Validierungsstrategien bei fehlender Ground Truth
• Visualisierung und Interpretation von Degradationsverläufen innerhalb der Fahrzeugflotte
• Entwicklung eines prototypischen datengetriebenen Ansatzes zur Batteriezustandsschätzung
• Wissenschaftliche Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse

• Fortgeschrittene Studienphase in Informatik, Statistik, Maschinenbau, Physik oder einem verwandten Fachgebiet
• Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Modellierung oder Zeitreihenanalyse
• Erfahrung in Python (insbesondere NumPy, pandas, scikit-learn; optional PyTorch/TensorFlow)
• Fähigkeit zur strukturierten Analyse komplexer, realer Datensätze
• Selbstständige, methodisch saubere und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Interesse an datengetriebenen Fragestellungen im Kontext Elektromobilität und Fahrzeugtechnik
• Vorteilhaft: Grundkenntnisse in Batterietechnologie oder Telematikdatenanalyse

STBL1_DE