Masterarbeit: Virtuelle Erstkalibration von Innenraumluftgüteüberwachungs­modellen

Job descriptions may display in multiple languages based on your language selection. What we offer: At Magna, you can expect an engaging and dynamic environment where you can help to develop industry-leading automotive technologies. We invest in our employees, providing them with the support and resources they need to succeed. As a member of our global team, you can expect exciting, varied responsibilities as well as a wide range of development prospects. Because we believe that your career path should be as unique as you are. Group Summary: As an engineering and manufacturing partner, Magna’s Complete Vehicle group helps traditional OEMs and new entrants to bring their automotive visions to life. At Magna, you will work in an innovative, international and dynamic team, always pursuing the goal of delivering high-quality products. We work in a diverse environment with global development opportunities. Together with our employees we constantly strive to create a better world of mobility. Job Responsibilities: 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 Sehr gute 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! Programme zur Nachhaltigkeit - Verantwortungsbewusst arbeiten und leben! Dein Profil zählt! Für das Verfassen der Masterarbeit erhältst du ein monatliches Honorar von brutto € 700,--. Ab­hängig von deiner Ausbildung und spezifischen Berufserfahrung ist eine dementsprechende Be­reitschaft zu einer Überzahlung vorhanden! Jetzt bist Du dran! Wechsle auf die Überholspur und bewirb dich jetzt. Wir freuen uns auf deine Online-Bewerbung mit Lebenslauf und Anschreiben. Bei Fragen kannst du uns gerne kontaktieren: Victoria Hradecky MA +43 664 8840 6460 Jr. HR Generalist Magna Steyr Fahrzeugtechnik GmbH & Co KG Awareness, Unity, Empowerment: At Magna, we believe that a diverse workforce is critical to our success. That’s why we are proud to be an equal opportunity employer. We hire on the basis of experience and qualifications, and in consideration of job requirements, regardless of, in particular, color, ancestry, religion, gender, origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability or gender identity. Magna takes the privacy of your personal information seriously. We discourage you from sending applications via email or traditional mail to comply with GDPR requirements and your local Data Privacy Law. AI-Assisted Screening Disclosure As part of our commitment to a fair, consistent, and efficient recruitment process, we may use artificial intelligence (AI) tools to assist in the initial screening of applications submitted through our Workday system. These tools help identify qualifications and experience that align with the role requirements. Please note that AI is used solely to support our recruiters. Final decisions are always made by the hiring manager and the hiring team. Importantly, no applicant data is shared externally through these AI tools. All information remains securely within our systems and is handled in accordance with our privacy and data protection policies. Under conditions defined by applicable law, you may have the right to request an explanation of how AI is used to support decision-making. If you have any questions or concerns about this process, feel free to contact our Talent Attraction team. Worker Type: Student / Co-Op Group: Magna Steyr