
Masterthesis in the field Sound Based Predictive Maintenance
Auf einen Blick
Gehalt
Nicht angegeben
Median für Tech in München: 17,26 €/Std., aus 92 Werkstudentenanzeigen mit Gehaltsangabe der letzten 12 Monate. Gehaltsübersicht
Voraussetzungen
Studium: Informatik, Data Science, Mechatronik, Elektrotechnik oder Maschinenbau · Masterstudierende · Immatrikulation erforderlich
Sprachen: Englisch gut
Arbeitszeit & Dauer
Start ab 1. Januar 2027
Gut zu wissen
Abschlussarbeit möglich
Arbeitgeber
MAN Truck & Bus SE · Automobilindustrie · 1.000 bis 9.999 Beschäftigte weltweit · Hauptsitz in München
Wir listen 53 offene Werkstudentenjobs und Praktika bei MAN Truck & Bus SE, davon 41 in München. Seit April 2026 haben wir dort 62 weitere gelistet, die inzwischen geschlossen sind. Alle Stellen von MAN Truck & Bus SE
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Davon: 32 % ohne Deutschkenntnisse, 56 % hybrid oder remote, 6 % mit Gehaltsangabe.
Skills laut Anzeige
Machine LearningPyTorchAcousticsNumPyScikit-LearnTensorFlowVibration AnalysisDeep LearningAnomaly DetectionPandasSciPyPythonPredictive MaintenanceSignal Processing
Stellenbeschreibung
Bewerbung vorbereiten Lebenslauf und Anschreiben passend zu dieser Stelle, kostenlos.
Beschreibung bereitgestellt von MAN Truck & Bus SE
Zu besetzen ab
01.01.2027
Dein Arbeitsumfeld
TRATON R&D Germany GmbH befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, um eine starke, globale R&D-Organisation des Konzerns aufzubauen. Unser Ziel ist es, eine zeitkritische Roadmap zu erstellen, einen herausragenden Kundennutzen zu bieten und Innovationen bei unseren Marken Scania, MAN, INTERNATIONAL und Volkswagen Truck & Bus voranzutreiben. Diese Transformation wird unsere Wettbewerbsfähigkeit stärken und die Konzernforschung und -entwicklung als wichtigen Geschäftspartner innerhalb der TRATON Gruppe positionieren. Wir suchen Dich, um Teil dieser aufregenden Veränderung zu werden und die Zukunft der TRATON Group R&D mitzugestalten. Wir sehen Individualität unserer Mitarbeitenden als Stärke an und freuen uns über vielfältige Bewerbungen von Personen mit unterschiedlichen Hintergründen. Falls du während deiner Bewerbung Unterstützung benötigst, melde dich bitte bei uns.
About us
This master thesis is conducted within the Mechatronics, Sensors & VCA Power department and focuses on the development of a Sound-Based Predictive Maintenance (SBPM) approach for
commercial vehicles. The objective is to investigate how vibration and structure-borne sound signals can be used to automatically detect mechanical defects and anomalies before they become
critical failures. The work combines vehicle engineering, signal processing, machine learning, and practical validation on test vehicles.
You can look forward to these tasks
- Investigation of state-of-the-art methods in predictive maintenance, anomaly detection, and vibration analysis
- Analysis of vehicle vibration and structure-borne sound data
- Identification of mechanical failure modes and defect signatures
- Development of signal processing algorithms for feature extraction
- Evaluation of machine learning and deep learning approaches
- Creation of datasets and benchmark scenarios
- Validation of algorithms using real-world vehicle test data
- Assessment of detection performance under different operating conditions
We are looking forward to
- Master student in Computer Science, AI, Mechatronics, Electrical or Automotive Engineering
- Knowledge of Python, NumPy, Pandas and SciPy
- Experience with PyTorch, TensorFlow or Scikit-Learn
- Understanding of signal processing, vibration analysis or acoustics
- Strong analytical mindset and independent working style
- Good English communication skills
What we offer
Opportunity to work on an innovative AI-based diagnostic solution with direct industrial relevance, access to real vehicle measurement data and test environments, collaboration with experienced
engineers and data scientists, and the possibility to contribute to future predictive maintenance concepts within TRATON.
Has TRATON piqued your interest? We look forward to receiving your detailed application!
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Job information Reference number: 6404 Claudia Wünsche, [email protected], will be happy to answer any questions about HR you may have. The contact person for the department is: Sebastian Siegl, [email protected] . Integrity and compliance are essential parts of our corporate culture. We promote diversity and equal opportunities and look forward to receiving diverse applications. |
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Es gelten:20-Stunden-Regel140/280-Tage-RegelWerkstudentenprivilegBrutto-Netto-Rechner