Forschungsassistent (m/w/d) - Optimierung der Lastprognose durch Integration von Open Data Wetterdaten
vor 1 Woche
Projektbeschreibung
Wir suchen einen motivierten Forschungsassistenten (m/w/d) für unser Projekt "Optimierung der Lastprognose durch Integration von Open Data Wetterdaten" am Institut für Energieeffizienz in der Produktion EEP der Universität Stuttgart.
Zielsetzung
Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer effizienten Lastprognose-Methodik, die die Integration von Open Data Wetterdaten umfasst. Der Forschungsassistent wird dabei die folgenden Aufgaben übernehmen:
- Recherche und Analyse von Open Data Wetterdaten
- Entwicklung einer Maschine-Learning-Pipeline zur Lastprognose
- Integration von kommerziellen Wetterdaten
- Einflussanalyse der Wetterdaten auf die Lastprognose
Anforderungen
Der idealen Kandidaten sollten folgende Anforderungen erfüllen:
- Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning
- Gute Programmierkenntnisse (Python)
- Erste Erfahrungen mit Bibliotheken wie pandas, sklearn oder PyTorch / TensorFlow
- Gutes mathematisches Verständnis (Analysis und Lineare Algebra)
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
Was wir bieten
Wir bieten einen interessanten Arbeitsplatz in einem dynamischen Team, eine faire Bezahlung und die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu entwickeln und zu erweitern.
Wie Sie sich bewerben
Wenn Sie sich für diese Herausforderung interessieren, senden Sie bitte Ihre Bewerbung an uns. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören
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