Promotion Data Analysis & Simulation - LLM‑Supported Data Analysis for Battery Testing Data (m/w/d)
Promotion Data Analysis & Simulation - LLM‑Supported Data Analysis for Battery Testing Data (m/w/d)
Promotion Data Analysis & Simulation - LLM‑Supported Data Analysis for Battery Testing Data (m/w/d)
Promotion Data Analysis & Simulation - LLM‑Supported Data Analysis for Battery Testing Data (m/w/d)
PowerCo SE
Automobil- und Fahrzeugbau
Salzgitter
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- 72.000 € – 93.000 € (von XING geschätzt)
- Vor Ort
Promotion Data Analysis & Simulation - LLM‑Supported Data Analysis for Battery Testing Data (m/w/d)
Über diesen Job
Salzgitter, DE
Promotion Data Analysis & Simulation - LLM‑Supported Data Analysis for Battery Testing Data (m/w/d)
Unsere Mission ist gestartet. Wir beginnen im Battery Valley in Salzgitter mit unserer eigenen Batteriezellproduktion und dem Ramp-up unseres weltweiten Headquarters für die weltweiten Zellfertigungen. Das Gesamtressort Technik trägt Verantwortung für den technischen Entwicklungsprozess der Batteriezelle. Die Zuständigkeiten umfassen Forschung, Vorentwicklung von Zellmaterialien und -komponenten, Material- und Serienentwicklung, Prototypenbau, Erprobung und Analytik von Batteriezellen.
Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Mensch-Computer-Interaktion. Ihre Anwendung auf Datenanalyse-Prozesse bietet großes Potenzial, ist aber noch wenig erforscht. Diese Dissertation soll untersuchen, wie LLMs effizient in tägliche Arbeiten integriert werden können.
Das übergeordnetes Ziel der Dissertation wird sein:
- Wie lässt sich ein LLM‑basierter "Batterieexperte" so trainieren, dass sein Wissen Mitarbeitenden in der Entwicklung effektiv zur Verfügung steht?
Die Dissertation kann je nach Interesse unter anderem folgende Fragen adressieren:
- Welche Architektur-/Adaptations-Muster (Knowledge-Graphs, RAG, Agents, Fine-Tuning) sind optimal innerhalb der Methodenentwicklung?
- Wie evaluiert man die Qualität von LLM-generierten Analysen (z.B. Halluzinationserkennung)?
- Wie kann man die Entscheidungsfindungen von LLMs besser verstehen, monitoren und steuern?
- Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Science, Machine Learning, Statistik, Mathematik, Chemie, Physik oder vergleichbarer Qualifikation
- Fundierte Kenntnisse in Python, SQL, Spark oder Ähnliches
- Erste Erfahrungen mit Large Language Models und deren Anwendungen
- Basiswissen bei Datenanalyse-Methoden und statistischen Auswertungsverfahren
- Der Umgang mit großen Datenmengen begeistert dich
- Hohes Maß an Eigeninitiative, Selbstständigkeit und Lernbereitschaft
- Strukturierte Arbeitsweise und analytisches Denkvermögen
- Sehr gute Team‑ und Kommunikationsfähigkeit in interdisziplinären und internationalen Arbeitsumfeldern
- Verhandlungssichere Englischkenntnisse
- Ausgeprägtes Interesse an praktischen Anwendungen von KI in der Batteriezellenentwicklung
- Damit punktest du bei uns
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil
- Hohes Maß an Kreativität und Pioniergeist
- Hands-on Mentalität
- Dreijähriges Promotionsprogramm, in dem die Doktorandinnen und Doktoranden neben der Promotion interne Aufgaben von PowerCo bearbeiten
- 35-Stunden-Woche, flexible Arbeitszeiten
- 30 Tage bezahlter Urlaub + 24.12. & 31.12. aus
- Interdisziplinäre Qualifizierungsmöglichkeiten
- Regelmäßige Feedbackgespräche und enge fachliche Betreuung in der Abteilung
- Möglichkeit zum wissenschaftlichen Austausch mit anderen Doktorandinnen und Doktoranden des Volkswagen Konzerns
Salzgitter, DE
Du bist ein Battery Believer?
PowerCo wurde 2022 gegründet, um ein globaler Batterie-Champion zu werden. Wir haben unseren Hauptsitz in Deutschland und bauen derzeit Gigafactories in Salzgitter, Valencia und St. Thomas in Kanada mit einem Gesamtvolumen von bis zu 200 GWh auf. Wir integrieren die gesamte Wertschöpfungskette und bauen eine möglichst lokale Lieferkette auf. Damit treiben wir die Entwicklung einer starken, nachhaltigen Batterieindustrie in Europa und Nordamerika voran.
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Deshalb werden alle qualifizierten Bewerbungen unabhängig von Alter, Hautfarbe, Religion, Geschlecht(sidentität), sexueller Orientierung, nationaler Herkunft oder Behinderung für eine Anstellung berücksichtigt.