MTU Aero Engines develops, manufactures, sells and services commercial and military propulsion systems for airplanes and helicopters, as well as industrial gas turbines. The key to our success is developing the propulsion systems of tomorrow —even more economical, lower in emissions and quieter. With roughly 10,000 employees, we are present around the world, but we make our home in Germany. You, too, can become part of our dedicated Team:

Verfasser (m/w/d) einer Bachelor- / Masterarbeit für das Thema: Analyse und Bewertung verschiedener Speicher- und Modellierungstechniken für Zeitreihendaten

Maschinen werden heute zunehmend mit Sensoren ausgestattet und vernetzt, um  automatisiert Informationen über den Maschinenstatus und die Maschinengesundheit zu sammeln. Die so erfassten Daten sind vielfältig und umfassen beispielsweise Temperatur-, Strom- oder auch Druckgrößen aus den verschiedene Maschinenkomponenten, die häufig als Zeitreihe vorliegen. Zeitreihendaten weisen oft ein hohes Datenvolumen auf und erfordern ein geeignetes Speichersystem als auch für Zeitreihenanalysen optimierte Datenstrukturen- und modelle. Ziel der Arbeit ist die Analyse und Bewertung verschiedener IT-basierter Ansätze für die Speicherung und Vorverarbeitung von Zeitreihendaten für Data Science Anwendungen.

Tasks:

  • Literaturanalyse zur Speicherung und Datenmodellierung von Zeitreihendaten
  • Auswahl und systematischer Vergleich verschiedener Lösungsansätze für die Vorverarbeitung und Speicherung von Zeitreihendaten
  • Konzeption und prototypische Implementierung von Zeitreihendatenmodellen für ein konkretes Fallbeispiel
  • Bewertung der betrachteten Ansätze und Ableitung von Handlungsempfehlungen 

Requirements:

  • Studium im Bereich Informatik oder vergleichbarer Studiengang, idealerweise mit Schwerpunkt Datenbanken / Data Engineering
  • erste Erfahrungen in der klassischen Datenbankadministration und Datenmodellierung und/oder im Bereich Big Data und No-SQL Technologien
  • gute Kenntnisse einer Programmiersprache (Python oder R wünschenswert)
  • hohe Eigeninitiative und Bereitschaft, sich in verschiedene Technologien einzuarbeiten
  • Vorkenntnisse im Bereich Data Science hilfreich

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