Masterarbeit Automatisierte Ergebnisplausibilisierung

Porsche; Weißach; Vor Ort; EUR 40.000 - 60.000; Teilzeit

Zusammenfassung

Ein führender Automobilhersteller in Deutschland sucht einen Praktikanten für eine Masterarbeit zur automatisierten Ergebnisplausibilisierung von Simulationsergebnissen. In dieser Rolle werden Ansätze zur Fehlererkennung durch Machine Learning entwickelt, die manuelle Plausibilisierung reduzieren helfen. Zu den Aufgaben gehören Literaturrecherche, Sensitivitätsanalysen und die Erstellung eines Validierungsrahmens. Bewerber müssen Kenntnisse in Tensorflow und Python vorrangig mitbringen, sowie Deutsch und Englisch sprechen.

Leistungen

Vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten

Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie

Flexible Arbeitszeitmodelle

Qualifikationen

• Studiengänge: Informatik oder ähnliche technische Studiengänge.
• Gute Kenntnisse in Tensorflow und Python erforderlich.
• Deutschkenntnisse auf C1-Niveau und Englischkenntnisse auf B2-Niveau.

Aufgaben

• Entwicklung von Ansätzen zur automatisierten Fehlererkennung.
• Literaturrecherche und Sensitivitätsanalysen.
• Dokumentation der Ergebnisse und Validierung im Proof of Concept.

Kenntnisse

Tensorflow

PyTorch

RayTune

Python

MATLAB

Ausbildung

Informatik o.ä.

technische Studiengänge mit Schwerpunkt auf Softwareentwicklung

KI, Data Analytics und Machine Learning

Jobbeschreibung

Masterarbeit Automatisierte Ergebnisplausibilisierung von 1-D Simulationsergebnissen unter Verwendung von Machine Learning

Im Zuge der Abschlussarbeit sollen Ansätze zur automatisierten Fehrlererkennung von 1D- Simulationsergebnissen (Zeitreihen) entwickelt werden. Hierdurch soll der manuelle Aufwand zur Plausibilisierung von Ergebnissen reduziert und eine frühzeitige Erkennung von Fehlern ermöglicht werden. Dabei sollen Verfahren des unsupervised Machine Learning (z.B. Clustering) sowie gängige Methoden aus dem Bereich der Anomaly Detection umgesetzt, gegenübergestellt und bewertet werden. Die entwickelten Methoden sollen in eine Datenpipeline integriert werden, um einen laufenden Prozess zum Update des Baseline-Verhaltens zu ermöglichen. Die Arbeit umfasst die Literaturrecherche zum Stand der Technik, die Auswahl geeigneter Algorithmen, die Durchführung einer Sensitivitätsanalyse relevanter Signale sowie die Konzeption eines Validierungsframeworks. Abschließend wird die Umsetzbarkeit in einem Proof of Concept überprüft.

Aufgaben

• Literaturrecherche zum Stand der Technik (unsupervised machine learning, clustering, anomaly detection)
• Auswahl geeigneter Methoden
• Sensitivitätsanalyse geeigneter Signale
• Erarbeitung eines ganzheitlichen Validierungskonzeptes
• Bestätigung der Umsetzbarkeit im Rahmen eines Proof of Concepts
• Dokumentation der Ergebnisse

Anforderungen

Studiengänge

• Informatik o.ä.
• technische Studiengänge mit Schwerpunkt auf Softwareentwicklung, KI, Data Analytics und Machine Learning

Fachkenntnisse

• Tensorflow
• PyTorch, RayTune o.ä.

IT-Kenntnisse

• Python
• MATLAB (wünschenswert)

Sprachkenntnisse

• Deutsch (C1)
• Englisch (B2)

Soft Skills

• Selbständige und strukturierte Arbeitsweise
• Team- und Kommunikationsfähigkeit

Unternehmensprofil

„Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“

Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die „Idee Porsche“ hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht. Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das „Etwas-mehr“ im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als "nur" ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.

Exklusive Einblicke hinter die Kulissen

Unabhängig von dem, was andere tun, sind wir stets bestrebt, unsere Grenzen ständig neu zu definieren und Maßstäbe zu setzen. Das können wir heute und in Zukunft aber nur mit Mitarbeitern und Führungskräften erreichen, die immer das „Etwas-mehr“ im Blick haben.

Hinweise zur Bewerbung

Bitte beachte, dass du dich lediglich auf eine Praktikantenstelle bewerben kannst. Weitere Bewerbungseingänge können leider nicht berücksichtigt werden, sofern bereits eine aktive Bewerbung vorliegt.

Wir begrüßen ausdrücklich die Bewerbung von Menschen mit Behinderung, deren Integration uns ein besonderes Anliegen ist.

Stunden

flexible Arbeitszeitmodelle

Anstellungsart

Intern

Über den Arbeitgeber

Was wir bieten

• vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten
• Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie
• flexible Arbeitszeitmodelle

Fähigkeiten

• Du beherrscht Deutsch

Bildung

Studiengänge: Informatik o.ä. technische Studiengänge mit Schwerpunkt auf Softwareentwicklung, KI, Data Analytics und Machine Learning