Developer (m/w/d) – Numerisches Modell / KI für Fahrzeugverschleiß-Prognose

Nordrhein-Westfalen  ‐ Remote

Schlagworte

Data Analysis Forecasting Künstliche Intelligenz Fahrzeugtechnik Ingenieurwesen Infrastruktur Python Matlab Maschinen Mathematik Multidisziplinären Ansatz Echtzeitdaten

Beschreibung

Wir suchen einen erfahrenen Freelancer mit technischem Background zur Unterstützung bei der Entwicklung eines numerischen Modells zur Vorhersage des Bremsbelagverschleißes in Fahrzeugen. Die Integration erfolgt in eine bereits bestehende App-Lösung. Ziel ist es, ein präzises, selbstlernendes Modell zu entwickeln, das auf Echtzeitdaten (z.?B. Wetterdaten) basiert und kontinuierlich optimiert wird.

Projektbeschreibung
• Erstellung und Integration eines numerischen Modells (mit Maschine-Learning-Ansätzen)
• Verwendung von Datenanalysen zur Modellanpassung und -optimierung
• Einbindung in bestehende technische Infrastruktur (App ist bereits vorhanden)
• Zusammenarbeit mit einem interdisziplinären Team aus Ingenieuren und Entwicklern
• Projektzeitraum: ab sofort bis Jahresende

Das bringen Sie mit:
• Abgeschlossenes Studium im Bereich Ingenieurwissenschaften, Mathematik oder vergleichbar
• Fundierte Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung numerischer Modelle
• Sehr gute Kenntnisse in Datenanalyse und Masschine Learning
• Sicherer Umgang mit SciLab, Python und MatLab
• Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Eigenständige, strukturierte Arbeitsweise und hohe Kommunikationsfähigkeit
• Wünschenswert: Grundkenntnisse in Fahrzeugtechnik

Rahmendaten:
• Ab sofort
• Ein spannendes, technisch anspruchsvolles Projekt mit realem Anwendungsbezug
• Flexibles, remote-basiertes Arbeiten

Bitte lassen Sie mir Ihren CV im Word-Format zukommen, sowie Ihren aktuellen Stundensatz.

Mit freundlichen Grüßen,
Leon Bellers
Start
ab sofort
Dauer
9 Monate
(Verlängerung möglich)
Von
Amoria Bond GmbH
Eingestellt
24.04.2025
Ansprechpartner:
Jorn Klaver
Projekt-ID:
2872700
Branche
Automobilindustrie
Vertragsart
Freiberuflich
Einsatzart
100 % Remote
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