Masterthesis: ML-basierte Ersatzmodellbildung für thermohydraulische Netze
Company: AVAT
Role summary
Masterthesis: ML-basierte Ersatzmodellbildung für thermohydraulische Netze is a role at AVAT in Tübingen, Baden-Württemberg, Germany (hybrid). Posted 2026-10-06. Experience level: 0-2. No degree required.
- Job title
- Masterthesis: ML-basierte Ersatzmodellbildung für thermohydraulische Netze
- Company
- AVAT
- Location
- Tübingen, Baden-Württemberg, Germany
- Work arrangement
- hybrid
- Category
- AI & Machine Learning
- Experience level
- 0-2
- Degree required
- No
- Date posted
- 2026-10-06
This is a fantastic opportunity to complete your Master's thesis while contributing to the energy transition. You'll be developing innovative ML-based surrogate models for thermohydraulic networks, helping to make our cities cleaner and more sustainable. No degree is required for this fixed-term role, offering a unique chance to gain practical experience.
Job description
Das erwartet Sie bei AVAT
Gemeinsam bringen wir die Energiewende voran. AVAT entwickelt intelligente Produkte für die dezentrale Energieversorgung, damit machen wir unsere Städte sauberer und nachhaltiger und fördern den Ausbau der Erneuerbaren Energien.
Thermohydraulische Simulationen helfen dabei, Wärmeversorgungsnetze zu verstehen und zu optimieren. Im Zuge der Wärmewende werden hydraulische Netze und Versorgungsstrategien komplexer. Unser Ziel ist es, mithilfe von Machine Learning schneller Einblicke in die Temperatur- und Druckverhältnisse im Netz zu gewinnen. Werde Teil unseres Teams und unterstütze und dabei, innovative Lösungen für die Energieversorgung der Zukunft zu entwickeln!
Was erwartet dich bei AVAT?
Detaillierte thermohydraulische Simulationen können bei wiederkehrenden Berechnungen viel Zeit in Anspruch nehmen. In deiner Masterarbeit untersuchst du, wie sich das Verhalten eines Wärmenetzes durch ein datenbasiertes Ersatzmodell schnell und mit ausreichender Genauigkeit abbilden lässt. Das Modell soll außerdem Aussagen darüber ermöglichen, wie empfindlich prognostizierte Netzzustände auf Änderungen ausgewählter Eingangsgrößen reagieren. Dabei erwarten dich folgende Aufgaben:
Einarbeitung in bestehende thermohydraulische Netzmodelle und Simulationstools sowie verfügbare Betriebs- und Simulationsdaten
Entwicklung und Training von ML-Modellen, die nicht nur physikalische Größen wie Drücke und Temperaturen an ausgewählten Stellen im Netz prognostizieren können, sondern auch Reaktionen auf veränderte Eingangsgrößen abbilden können
Vergleich und Bewertung verschiedener Ansätze hinsichtlich Genauigkeit, Rechenzeit und Verhalten bei bislang ungesehenen Betriebsbedingungen
Untersuchung der Übertragbarkeit verschiedener Ansätze auf andere thermohydraulische Netze
Während deiner Arbeit wirst du von unseren erfahrenen Kolleg:innen unterstützt.
Damit überzeugen Sie uns
Ein Studium in den Bereichen Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Fachgebiet
Gute Studienleistungen, analytisches und lösungsorientiertes Denken sowie eine hohe Motivation, dein Wissen in der Praxis anzuwenden
Erfahrung im Umgang mit Daten sowie fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning
Verfügbarkeit für mindestens 5-6 Monate, um deine Masterarbeit erfolgreich abzuschließen
Das macht AVAT besonders
Bei uns fühlt sich Arbeit nicht wie Arbeit an. Wir leben New Work mit mobilem und flexiblem Arbeiten, flachen Hierarchien, einem familiären Miteinander und viel Gestaltungsfreiraum.
About us
Der Einsatzort ist Tübingen. Für weitere Auskünfte steht Ihnen Frau Anja Poetsch unter 07071/9735-444 gerne zur Verfügung. Wir sind gespannt auf Ihre Bewerbung und freuen uns auf das gemeinsame Kennenlernen. Bewerben Sie sich einfach hier über unser Karriereportal oder senden Sie uns Ihre persönlichen Unterlagen an jobs@avat.de.
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