Student/in (w/m/d) - Numerische Berechnung elektrischer Maschinen

Das erwartet dich 

Dich erwartet eine spannende Tätigkeit im Team „Innovative Antriebssysteme“, bei der du dich intensiv mit der numerischen Berechnung elektrischer Maschinen beschäftigst. Dabei arbeitest du aktiv an der Entwicklung eines Tools zur Berechnung von Wirkungsgradkennfeldern sowie der Erweiterung und Optimierung eines Python-basierten Toolkits zur Berechnung elektrischer Maschinen mit und trägst so zur Entwicklung zukunftsweisender Antriebslösungen bei. Du arbeitest in einem dynamischen, interdisziplinären Umfeld mit Expert*innen aus der Elektrotechnik, der Simulationstechnik und der Antriebsentwicklung. Dein Projekt wird direkt in die Forschung und Entwicklung von nachhaltigen Antriebssystemen eingebunden – mit der Chance, deine Ergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen oder internen Berichten zu veröffentlichen. Du erhältst die Möglichkeit, eigenverantwortlich an einem relevanten Thema zu arbeiten, dabei neue Methoden zu erlernen und deine analytischen sowie technischen Fähigkeiten zu vertiefen. Gemeinsam mit uns gestaltest du die Zukunft der elektrischen Mobilität – mit Präzision, Kreativität und wissenschaftlichem Anspruch.

Deine Aufgabe n

• Literaturrecherche und Einarbeitung in die bestehenden Tools
• Weiterentwicklung der vorhandenen Tools
• Visualisierung von Berechnungsergebnissen 
• Implementierung weiterer Methoden zur Kennfeldberechnung und Visualisierung
• Dokumentation der durchgeführten Arbeiten

Das bringst du mit

• Laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium (Masterand/Bachelor) im Bereich Elektrotechnik, Mechatronik, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Energietechnik, Ingenieurinformatik, Luft- und Raumfahrttechnik oder ähnlichen Studiengängen der Natur- und Ingenieurswissenschaften
• Interesse an elektrischen Maschinen und nachhaltiger Zukunft
• Grundkenntnisse in Python, Git und elektrischer Antriebstechnik sowie der numerischen Simulation von Magnetkreisen
• Erfahrung im Bereich der objektorientierten Programmierung
• Selbstständigkeit, strukturierte Arbeitsweise und gute Englischkenntnisse
• Teamfähigkeit