
Posted 8 months ago
Masterthesis: Datenbasierte Kausalitätsanalysen und Predictive Maintenance in der Wärmeversorgung
AI Summary
A research assistant role supporting a master’s thesis focused on data-driven causal analysis of disturbances and predictive maintenance in district heating and energy central systems.
About this role
Das erwartet Sie bei AVAT
In der Wärmeversorgung fallen täglich große Mengen an Daten an, die wertvolle Einblicke für die Optimierung des Betriebs liefern können. Unser Ziel ist es, Betriebsstörungen besser zu verstehen, um sie zukünftig vorhersagen und vermeiden zu können. Werde Teil unseres Teams und unterstütze uns dabei, innovative Lösungen für die Energieversorgung der Zukunft zu entwickeln!
Im Rahmen deiner Masterarbeit entwickelst du datengetriebene Methoden zur Kausalitätsanalyse von Störungen in Energiezentralen und Wärmenetzen. Ziel ist es, die Ursachen von Störungen automatisiert und zuverlässig zu rekonstruieren, um diese in Zukunft zu vermeiden. Dabei erwarten dich folgende Aufgaben:
- Recherche und Analyse verschiedener Verfahren zur Untersuchung von Kausalitäten und Erkennung von Anomalien in Zeitreihen (z. B. statistische Methoden oder Ansätze des maschinellen Lernens)
- Arbeit mit „Big Data“ im Bereich der Wärmeversorgung
- Anwendung verschiedener Methoden auf reale Messdaten aus Wärmenetzen
- Anpassung und Weiterentwicklung bestehender Methoden, z. B. durch die Kombination mit physikalischen Modellen (falls erforderlich)
- Kritische Bewertung der Ergebnisse und Analyse ihres Potenzials für automatisierte Analysen und Predictive Maintenance
Damit überzeugen Sie uns
- Ein Studium in den Bereichen Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
- Gute Studienleistungen und eine hohe Motivation, dein Wissen in der Praxis anzuwenden
- Analytisches und lösungsorientiertes Denken sowie Freude an angewandter Mathematik, Datenanalyse und Prozessverständnis
- Erfahrung im Umgang mit Daten sowie Programmierkenntnisse in Python (insbesondere Kenntnisse in Pandas und Machine-Learning-Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch sind von Vorteil)
- Verfügbarkeit für mindestens 5–6 Monate, um deine Masterarbeit erfolgreich abzuschließen
Das macht AVAT besonders
Bei uns fühlt sich Arbeit nicht wie Arbeit an. Wir leben New Work mit mobilem und flexiblem Arbeiten, flachen Hierarchien, einem familiären Miteinander und viel Gestaltungsfreiraum. Während deiner Arbeit wirst du von unseren erfahrenen AVAT-Fachkräften umfassend unterstützt.
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