Machine learning engineer • darmstadt
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Location: Bonn, Darmstadt oder Berlin .Diese Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.Zur besseren Lesbarkeit wird im Text das generische Maskulinum verwendet.Mit einem globalen Team ... Mehr anzeigen
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LLMs, agentische Frameworks, Codegenerierung und Testautomatisierung).Du wirkst in allen Disziplinen des Software-Engineerings mit und schreibst gut designten, testbaren und effizienten Code.Du nut... Mehr anzeigen
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Alle reden von Digitalisierung – Wir machen es.Unternehmen bei der Digitalisierung und der konsequenten Kundenzentrierung zu begleiten, ist unsere Leidenschaft.Wir lieben modernste Technologie, Han... Mehr anzeigen
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Hybrid Infrastructure & Microsoft 365 Engineer.Schnittstelle zwischen IT-Betrieb, Cloud und moderner Infrastruktur.Du betreust Managed-Service-Kunden im operativen IT-Betrieb und unterstützt g... Mehr anzeigen
Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder vergleichbare Qualifikation.Mindestens 3-4 Jahre Berufserfahrung im Bereich Cloud Development, DevOps oder Platform Engineering.Fundierte E... Mehr anzeigen
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Our team at Fraunhofer LBF conducts research into solutions for the design of sustainable materials, structures, and systems, as well as circular economy strategies that meet the highest standards of reliability, efficiency, and resilience. Would you like to be part of this inspiring team? We look forward to receiving your application!
Master Thesis Machine Learning for retired Lithium-Ion Cell Sorting (all genders)
Darmstadt
As electric mobility continues to expand globally, sustainable recycling and second-life utilization of traction batteries are becoming increasingly critical. At Fraunhofer LBF, we are developing an automated disassembly system for electric vehicle batteries. A key component of this process is the rapid and reliable evaluation of individual cell health.
The master thesis focuses on the development of a machine learning model for the automatic sorting of used lithium-ion cells based on custom electrochemical impedance spectroscopy (EIS) data. The objective is to build a model that processes EIS measurements and assigns cells to the appropriate sorting category. The sorted cells are subsequently grouped according to their intended secondary use.
A dataset for training and testing the model will be provided. In addition, the thesis should investigate how different types of EIS data influence sorting accuracy and model performance.
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What we offer
We value and promote the diversity of our employees' skills and therefore welcome all applications – regardless of age, gender, nationality, ethnic and social origin, religion, ideology, disability, sexual orientation and identity. Severely disabled persons are given preference in the event of equal suitability. Our tasks are diverse and adaptable – for applicants with disabilities, we work together to find solutions that best promote their abilities.
With its focus on developing key technologies that are vital for the future and enabling the commercial utilization of this work by business and industry, Fraunhofer plays a central role in the innovation process. As a pioneer and catalyst for groundbreaking developments and scientific excellence, Fraunhofer helps shape society now and in the future.
Ready for a change? Then apply now and make a difference! Once we have received your online application, you will receive an automatic confirmation of receipt. We will then get back to you as soon as possible and let you know what happens next.
Do you have questions about the position? Our colleague Savan Dihora is there for you: Phone +49 6151 705-573
Fraunhofer Institute for Structural Durability and System Reliability LBF
Requisition Number: 84126 Application Deadline:
