Unsere Mission hat begonnen. Wir starten eine eigene Batteriezellproduktion im Battery Valley in Salzgitter und bauen unsere Zentrale für die weltweite Zellproduktion aus. Ein Schlüsselfaktor für den Ausbau der Batteriezellproduktion ist die Herstellung von Prototypen, die die Herstellbarkeit neuer Zelldesigns sicherstellen. Die Datenanalyse spielt eine wichtige Rolle bei der Bewertung der Herstellungsprozesse, indem sie das Verständnis für die komplexen Ursache-Wirkungs-Beziehungen in der Batteriezellproduktion verbessert. Ziel dieser Arbeit ist es, Modelle des maschinellen Lernens zu entwickeln, die diese Zusammenhänge auf der Grundlage von Daten aus der Pilotlinienproduktion erfassen. Die Modelle ermöglichen prädiktive Analysen zur Optimierung der Produktqualität und der Prozesseinstellungen und beschleunigen so die Prozessentwicklung.
 

• Analyse des Technikstands des maschinellen Lernens in der Batteriezellproduktion und Identifikation potenzieller Anwendungsfälle
• Identifizierung relevanter Prozessparameter, Materialeigenschaften und Produkteigenschaften für den ausgewählten Anwendungsfall
• Einrichtung von Datenpipelines für die Erfassung und Vorverarbeitung von Produktionsdaten
• Ergänzung vorhandener Daten durch die Generierung synthetischer oder experimenteller Daten
• Entwicklung und Validierung von Modellen für maschinelles Lernen zur Vorhersage wichtiger Produkteigenschaften
• Erstellung eines Werkzeugs basierend auf den Benutzeranforderungen, um die Machine Learning-Modelle zu nutzen

• Derzeit absolvierst du einen Abschluss in Informationstechnologie, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
• Erste Erfahrungen mit statistischer Analyse, Datenmodellierung und maschinellem Lernen
• Vertrautheit mit Programmiersprachen wie Python, SQL oder ähnlichem
• Ausgeprägte Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeit
• Fließende Deutsch- und/oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift