Du hilfst bei Entwicklung, Validierung und dem Vergleich von Optimierungs-Frameworks für die Auslegung von hybriden Biomass & Power-to-Methanol Anlagen
Du unterstützt bei der Weiterentwicklung von zwei Simulations-Frameworks (A: Mixed-Integer-Linear-Problem und B: Reinforcement Learning basiert) zur Co-Optimierung von der Betriebsstrategie und Komponentengröße
Du entwickelst spezifische Vergleichsszenarien um reale Einflussgrößen (Reale Wetterdaten, Nichtlinearitäten der Komponenten) auf die Performance der Optimierungen zu vergleichen
Du wendest die beiden Optimierungs-Frameworks auf die Vergleichsszenarien an
Du erstellst die schriftliche und wissenschaftliche Dokumentation des Validierungs- und Entwicklungsprozesses
Du bist ein eingeschriebener Student (m/w/d) im Bereich Maschinenbau, Energietechnik, Computer Engineering, Informatik oder einem vergleichbaren Studiengang
Du hast Erfahrungen mit Matlab und Python
Du besitzt starke analytische Fähigkeiten und eine selbstständige, strukturierte Arbeitsweise
Du bist hoch motiviert, Dich in neue und komplexe Themengebiete einzuarbeiten
Du verfügst über gute Sprachkenntnisse in Deutsch (B2) und Englisch (B2)
* Du bringst eventuell schon Erfahrungen mit maschinellem Lernen, Operation Research und numerischer Mathematik (Numerischer Simulation) mit
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