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Masterarbeit: Virtuelle Erstkalibration von Innenraumluftgüteüberwachungs­modellen

EURES job mobility portal199,690 open roles

Where
Graz, Austria
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Your applicationOpen nowMasterarbeit: Virtuelle Erstkalibration von Innenraumluftgüteüberwachungs­modellenEURES job mobility portal · Graz, Austria

  1. YouYes, apply to this one.

  2. CV RocketCV written for this posting.

  3. 25 readersRecruiter, hiring manager, skeptic. Round after round.

  4. CV RocketApplied on EURES job mobility portal's own form.

The reply lands in your private mailbox

3×more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

The clock on this job

Early applications get read.

7.8% of postings close within 7 days. Measured by our own scanner across the market.

Share of postings closed within
  1. 1.6%1 day
  2. 3.4%3 days
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This job: posted 35 hours ago

The posting

1 Masterarbeit: Virtuelle Erstkalibration von Innenraumluftgüteüberwachungs­modellen Verantwortlichkeiten: Standort: Graz / ab Jänner 2027 / Dauer 6 Monate

Du bist aktuell Student_in eines Masterstudiums mit einem technischen Schwerpunkt und suchst einen Partnerbetrieb zur Verfassung deiner Masterarbeit?

Perfekt! Wir suchen bei Magna Steyr derzeit eine_n Masterand_in im Bereich Complete Vehicle Integration.

Im Rahmen der Masterarbeit soll untersucht werden, inwieweit sich die Parametrierung von CO2-Kalibrationskurven einer datengetriebenen Inneraumluftgüteüberwachung in Fahrzeugen durch Machine-Learning-Methoden automatisieren und beschleunigen lässt. Hierzu werden fahrzeugspezifische Eigenschaften, wie Kabinenvolumen, Druckverluste im HVAC-System (insbesondere in den Luftkanälen und im Innenraumluftfilter) und Kennlinien des Lüfters sowie der Heckentlüftung, als Eingangsgrößen verwendet. Ziel ist die Entwicklung eines datengetriebenen Modells, das für neue Fahrzeuge eine erste physikalisch plausible Parametrierung der Innenraumluftgüteüberwachung bereitstellt und dadurch den experimentellen Kalibrieraufwand reduziert.

Die folgenden Themenbereiche sollten daher in der Masterarbeit enthalten sein:

* Erstellung eines Datensatzes aus Fahrzeugmerkmalen und vorhandenen Kalibrationsparametern der Innenraumluftgüteüberwachung

* Identifikation der wichtigsten Einflussgrößen auf die CO2-Kalibrationskurven

* Identifikation jener Fahrzeugeigenschaften, die den größten Einfluss auf die Kalibrationsparameter haben

* Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Vorhersage der Kalibrationsparameter

* Automatische Generierung einer Initialparametrierung für neue Fahrzeugplattformen

* Bewertung der Vorhersagegüte gegenüber einer manuell erstellten Parametrierung

* Quantifizierung des Potenzials zur Reduktion von Mess- und Kalibrieraufwand im Projekt Clean Cabin Air

* Validierung der vorhergesagten Parametrierung anhand von Messdaten und Vergleich mit der konventionellen Kalibrierung

* Zusammenfassung, Präsentation und Dokumentation der Arbeit

Wonach wir suchen

* Laufendes technisches Studium an einer Universität / Fachhochschule

* Erste Erfahrungen durch Praktika und Studienprojekte sind von Vorteil

* Fundierte Kenntnisse und Erfahrungen auf den Gebieten der Datenanalyse sowie des Machine Learnings (z. B. Regression, Feature Selection etc.)

* Gutes Verständnis für thermodynamische und strömungstechnische Zusammenhänge (z. B. HVAC-Systeme, Druckverluste, Strömungsfelder etc.)

* Grundkenntnisse in Programmiersprachen (z. B. MATLAB®, PythonTM etc.) zur Datenmodellierung sind von Vorteil

* Strukturierte, analytische Arbeitsweise sowie die Fähigkeit, komplexe physikalische Zusammenhänge in datengetriebene Modelle zu übersetzen

Deine bevorzugten Qualifikationen

* Interesse an der Automobilindustrie

* Hohe Hilfsbereitschaft & Kommunikationskompetenz

* Begeisterung für Zukunftsthemen, wie Klimakomfort, Luftqualität und Virtualisierung im Fahrzeugbau

* Idealerweise erste Berührungspunkte mit der Modellierung oder Kalibrierung von Fahrzeugkomponenten

* Selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise bei der Evaluierung und Validierung von Algorithmen

* entsprechende Deutsch- und Englischkenntnisse für die Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse im Projektteam und universitären Umfeld

Standort Benefits

* Mobilitätsangebote und Parkplätze rund ums Werk - Wir machen dir den Weg zur Arbeit leicht!

* Vergünstigungen, Freizeitaktivitäten und Events - Profitiere von exklusiven Angeboten!

* Betriebskantine, unser Café und Shops - Für dein leibliches Wohl ist gesorgt!

* Gesundheitsprogramme und Beratungsangebote - Magna stärkt dir den Rücken!

https://wd3.myworkdaysite.com/de-DE/recruiting/magna/Magna/job/Graz%2C-AT/Masterarbeit--Virtuelle-Erstkalibration-von-Innenraumluftgteberwachungs-modellen_R00264171-1/apply/applyManually?q=Magna+Steyr&loca...

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What happens when you press

One press. We do the rest.

  1. A CV for this posting

    Written against EURES job mobility portal's own wording, from every piece of relevant proof in your profile.

  2. 25 readers review it

    Recruiter, hiring manager, skeptic and more read every draft, round after round. You get the best round.

    The review screen in CV Rocket: how each CV was read, round by round.

  3. We apply on EURES job mobility portal's form

    Our application engine gets through the hardest forms there are. Where a question needs you, AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

    An application in CV Rocket: every answer filled in on the employer's form.

  4. Every reply, sorted

    EURES job mobility portal's answer lands in your private mailbox, and we classify it on arrival: interview, question, rejection.

    The CV Rocket inbox: each employer reply classified as an interview, an action or a rejection.

  5. Reply with AI

    AI helps you write the email, checks it and sends it. We show you whether the recruiter read it.

  6. The interview in your calendar

    Full integration with your calendar. The invitation goes straight in.

    An interview invitation in the CV Rocket inbox, added to the candidate's calendar.
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Why it works

3×

more interviews than doing it yourself with ChatGPT.

ChatGPT writes a CV and never learns what happened to it. We see every reply. For each CV we know:

  • How it was written, and how the review scored it
  • When we applied, and how long after the posting went up
  • Which posting, which company, which city
  • Who got the interview, and who heard nothing

That is how we know which CVs get called.

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The numbers game

More applications. More interviews.

Every application goes out with its own CV, written for that posting and paid once. Send enough of them and the law of large numbers finds you the job.

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What if my background isn't good enough?

We make the most of the background you have. The CV uses every piece of relevant proof your profile holds, and one of the 25 readers reads your whole profile and flags what the CV left out.

Do you really apply for me?

Yes, on the employer's own form, the hardest ones included. Where a question needs you, you answer it right there and AI suggests the best answer. Don't want us applying from our IP addresses? Use our Chrome extension: we apply straight from your own browser.

Is it a subscription?

No. You pay once per CV, from $25. Every application goes out with its own CV, written for that posting.

One job. One CV.
Paid once.

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