Student / Intern with Thesis (optional) Data Science Wind Turbines

Kurzbeschreibung der Position

Am Fraunhofer Institute for Wind Energy Systems IWES wird die Energiewende täglich Realität. Die Schwerpunkte liegen auf Offshore-Windenergie, Wasserstoff, Testinfrastruktur und Digitalisierung. Es werden datengetriebene Modelle zur frühzeitigen Fehlererkennung in Windkraftanlagen entwickelt, wobei Normal Behavior Models (NBM), Fehlererkennungsmethoden und andere betriebliche Analysen auf Basis von Betriebsdaten von Windkraftanlagen erstellt werden.

Hauptaufgaben

• Erstellung datengetriebener Modelle zur frühzeitigen Fehlererkennung in Windkraftanlagen.
• Entwicklung von Normal Behavior Models (NBM) und Fehlererkennungsmethoden.
• Anwendung von Machine-Learning-Techniken.
• Interpretation und Bewertung von Modellergebnissen unter Berücksichtigung von Windenergiesystemen und physikalischen Zusammenhängen.
• Dokumentation der Ergebnisse.

Qualifikationen und Fähigkeiten

• Verständnis von Windenergiesystemen, physikalischen Zusammenhängen und heuristischen Verbindungen.
• Kenntnisse im Bereich Machine Learning.
• Fähigkeit zur datenbasierten Modellierung und Analyse.
• Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke, idealerweise in Deutsch oder Englisch.
• Wertschätzung respektvoller Zusammenarbeit und offener Kommunikation.

Arbeitsort / Rahmenbedingungen

Der Arbeitsort ist Hannover. Das Team besteht derzeit aus sieben Mitarbeitern und mehreren Studierenden. Das Fraunhofer Institute for Wind Energy Systems IWES beschäftigt über 400 Mitarbeiter aus mehr als 50 Ländern an neun Standorten.