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Airbus

Praktikant / Abschlussarbeit - KI & Surrogate Modeling (d/m/w)

Location:  Donauwörth, Germany
Location flexibility:  1 office day / week, 2 office days / week, 3 office days / week, 4 office days / week
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Job Description

Job Description:

Zur Unterstützung der Abteilung Tooling Design Single Parts sucht Airbus Helicopters einen

Praktikanten / Abschlussarbeit - Titel: KI & Surrogate Modeling für thermische Autoklav-Prozesse (d/m/w)

Du bist auf der Suche nach einem Praktikum und einer Abschlussarbeit und möchtest die Arbeit im Bereich Entwicklung von Betriebsmitteln kennenlernen? Dann bewirb dich jetzt! Wir freuen uns, wenn du uns als Praktikant (d/m/w) unterstützt!

  • Standort: Donauwörth
  • Start: 01.01.2027
  • Dauer: 3 Monate Praktikum und 6 Monate Abschlussarbeit

Dein Standort

Am Standort Donauwörth am Ufer der Donau nahe Augsburg entwickeln wir Hubschrauber von der ersten Idee bis zum flugfähigen Produkt. Erlebe mit uns, wie sie auf unserem eigenen Testflugplatz abheben und landen.

Deine Vorteile

  • Attraktive Vergütung und ausgeglichene Work-Life-Balance bei einer 35-Stunden-Woche (Gleitzeit).
  • Eine Abschlussarbeit ist im Anschluss nach Rücksprache mit dem Fachbereich möglich.
  • Internationales Umfeld mit der Möglichkeit, Kontakte in die ganze Welt zu knüpfen.
  • Arbeit mit modernen/abwechslungsreichen Technologien.
  • Möglichkeit zur Teilnahme an der Generation Airbus Community zur Erweiterung des eigenen Netzwerks.

Deine Aufgaben und Verantwortlichkeiten

Sie arbeiten in der Betriebsmittelentwicklung des Standortes Donauwörth, welche die gesamten Fertigungsbereiche am Standort Donauwörth bedient. Ziel des Projekts In der Fertigung von Helikopter Bauteilen aus Faserverbundwerkstoffen (CFK) und Sandwichstrukturen ist der Aushärteprozess im Autoklav ein hochkomplexer und kritischer Schritt. Um die Bauteilqualität zu sichern, müssen Temperatursensoren vor jedem Durchlauf an den optimalen Hot- und Cold-Spots der Vorrichtungen platziert werden. Konventionelle thermische Simulationen sind zeit- und rechenaufwendig. Ziel dieses Projektes ist es, die Machbarkeit eines KI-Agenten zu untersuchen, der thermodynamische Phänomene basierend auf Geometriedaten und Metadaten echtzeitnah vorhersagen kann. Aufgabe n

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Working at Airbus

Hybrid

Fully flexible hours

Company benefits

Accrued annual leave
Adoption leave
Annual bonus
Bike parking
Coaching
Complimentary Medical Services
Cycle to work scheme
Employee discounts
Enhanced maternity leave
Enhanced paternity leave
Enhanced sick pay
Family health insurance
Health insurance
In house training
Language lessons
Mentoring
On-site gym
Open to compressed hours
Open to job sharing
Open to part time work for some roles
Open to part-time employees
Referral bonus
Sabbaticals
Teambuilding days
Mental health support
Mental health platform access
Mental health first aiders
On-site catering
Modern office
L&D budget
Lunch and learns
Hackathons
Share options
Electric Car Salary Sacrifice
401K
Enhanced pension match/contribution
Faith rooms

Awards & Accreditations

1st - Best Work-Life Balance

1st - Best Work-Life Balance

Flexa awards 2026
2nd – Most loved - Large companies

2nd – Most loved - Large companies

Flexa awards 2026
Most Mission Driven Company

Top 5 - Most Mission Driven Company

Flexa awards 2026
1st - Best Work-Life Balance

1st - Best Work-Life Balance

Flexa awards 2025
3rd - Best Career Progression

3rd - Best Career Progression

Flexa awards 2025
Most Inclusive Company

Top 5 - Most Inclusive Company

Flexa awards 2025
Most Flexible Company

Top 10 - Most Flexible Company

Flexa awards 2025
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  • Untersuchung und Bewertung verschiedener Ansätze zur Repräsentation komplexer CAD- und Simulationsdaten für neuronale Netze (z. B. 2D-Bilddaten, STL,..).
  • Auswahl geeigneter Deep-Learning-Architekturen (z. B. CNNs, GNNs) und Implementierung eines Prototyps zur schnellen Vorhersage von Temperaturverteilungen.
  • Konzeption und Aufbau einer automatisierten Data Pipeline zur Transformation von Konstruktions- und Simulationsrohdaten für das Modelltraining.
  • Validierung der Modellgenauigkeit anhand historischer Autoklav-Zyklen sowie Prüfung auf physikalische Plausibilität.
  • Erstellung eines Konzepts zur benutzerfreundlichen Integration des trainierten KI-Modells in die bestehende Konstruktionsumgebung.
  • Auswertung und Dokumentation

Erforderliche Kenntnisse und Qualifikationen

  • Eingeschriebener vollzeitstudent (d/m/w) im Bereich Ingenieurwesen / Data Science / Informatik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
  • Gute Kenntnisse im Bereich Entwicklung, Composite- und Metallwerkstoffe sowie Produktionstechnik
  • Fundierte praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning / Deep Learning
  • Grundverständnis für physikalische Zusammenhänge (Thermodynamik, Wärmeübertragung)
  • Gute Kenntnisse in KI Systemen (Gemini)
  • CAD-Kenntnisse (CATIA V5) von Vorteil
  • Sehr gute MS-Office/ Google Suite Kenntnisse
  • Verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse
  • Verantwortungsbewusste, zielorientierte und selbstständige Arbeitsweise
  • Teamfähigkeit, Zuverlässigkeit, Kommunikation

Bitte lade folgende Unterlagen hoch: Anschreiben, Lebenslauf, relevante Zeugnisse, Immatrikulationsbescheinigung.

Kein 100%iges Match? Kein Grund zur Sorge! Airbus unterstützt deine persönliche Entwicklung.

Bring deine Karriere auf ein neues Level und bewirb dich jetzt online !

#MYCYM

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:
AIRBUS HELICOPTERS DEUTSCHLAND GmbH

Employment Type:
Internship
-------

Experience Level:
Student

Job Family:
Manufacturing Engineering

By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.
Airbus is committed to achieving workforce diversity and creating an inclusive working environment. We welcome all applications irrespective of social and cultural background, age, gender, disability, sexual orientation or religious belief.

Airbus is, and always has been, committed to equal opportunities for all. As such, we will never ask for any type of monetary exchange in the frame of a recruitment process. Any impersonation of Airbus to do so should be reported to emsom@airbus.com .

At Airbus, we support you to work, connect and collaborate more easily and flexibly. Wherever possible, we foster flexible working arrangements to stimulate innovative thinking.

Company employees:

165000

Gender diversity (m:f):

70:30

Hiring in countries

Australia

Belgium

Brazil

Canada

Chile

China

Colombia

Cyprus

Denmark

France

Germany

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