Internship / Master Thesis (m/f/d) - Physics-Informed AI on Complex Thermal Processes
R&D Team Lead __ Key responsibilities The work model for the role is: #LI-Hybrid Seeking highly motivated students in conducting research activities in the area of physics-informed AI for industrial applications. The objective is to develop advanced physics-informed AI model tailored for complex thermal processes, which will support to identify the key features of process stability. Ideal candidates should have a strong foundation in thermal physics, machine learning and mathematical modeling.
- You are interested in the domain of machine learning and conventional system.
- You will work on data analytics and physics-informed machine learning (especially Neural Operator) for industrial applications.
- You will develop mainly python packages for industrial use cases.
- Close collaboration with our scientists and engineers. You will develop and validate physics-informed machine learning approach against conventional methods.
- We expect that you show above-average motivation to develop demonstrators and software prototypes and proactiveness to come up with new concepts and ideas on how to overcome possible challenges.
- Currently enrolled in applied mathematics, physics, computer science, data science, engineering or similar knowledge from software development.
- Sound knowledge in Python and shell scripting. Good knowledge in data analytics libraries, such as Tensorflow, Scikit-Learn, Numpy, etc.
- Self-motivated and able to work independently.
- Fluent English skills in writing and speaking.
- Familiar with Linux system.
Run What Runs the World. #ABBCareers #RunwithABB #Runwhatrunstheworld Building a cleaner, smarter future takes all kinds of minds: the curious, the courageous, and the creative. That's why we welcome people from all backgrounds and experiences. Ready to make an impact? Apply today or visit to learn more about the impact of our solutions across the globe.
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