Masterarbeit im Bereich Automatische Extraktion elektrischer Schaltungen mit Deep Learning

Robert Bosch Group; Leonberg, München; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Eine führende Technologieunternehmen sucht einen Masteranden für die Forschung zur automatischen Extraktion elektrischer Schaltungen mit Deep Learning. Diese Masterarbeit bietet die Möglichkeit, innovative AI-Ansätze zu entwickeln, um die Effizienz in der Entwicklung zu steigern. Der Kandidat wird an realen Projekten arbeiten, die die Automatisierung von Prozessen im Bereich automatisiertes Fahren unterstützen.

Qualifikationen

• Sehr gute Python-Kenntnisse erforderlich.
• Erfahrung im Bereich Deep Learning wünschenswert.
• Kenntnisse zu elektrischen Schaltungen vorteilhaft.

Aufgaben

• Erweiterung eines Datensatzes von Schaltplänen.
• Analyse des Datensatzes mit Data-Science-Methoden.
• Bewertung und Optimierung des Deep-Learning-Modells.

Kenntnisse

Python

Deep Learning

Data Science

Ausbildung

Masterstudium im Bereich Computer Science, Informatik, Elektrotechnik, Robotik, Kybernetik, Physik oder vergleichbar

Tools

YOLO

Jobbeschreibung

Masterarbeit im Bereich Automatische Extraktion elektrischer Schaltungen mit Deep Learning

• Vollzeit
• Legal Entity: Robert Bosch GmbH

Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.

Unsere Abteilung entwickelt Schaltungen für Steuergeräte im Bereich des automatisierten Fahrens. Der Großteil der aktuellen Entwicklungsschritte muss manuell ausgeführt werden. Ziel der Masterarbeit ist es, AI-basierte Ansätze zur Automatisierung dieser Schritte zu erforschen, um die Effizienz und Geschwindigkeit der Entwicklung zu steigern.

• Während deiner Masterarbeit erweiterst du einen vorhandenen Datensatz von Schaltplänen durch die Entwicklung eines semi-automatisierten Prozesses für die Datenerfassung und das Labeling.
• Du analysierst den Datensatz mit fortgeschrittenen Data-Science Methoden und erkennst elektrische Bauelemente mittels Deep-Learning Modellen wie z.B. YOLO.
• Darüber hinaus bewertest du die Generalisierungsfähigkeit des Modells auf verschiedenen Datensätzen und optimierst das Modell durch z.B. Hyperparametertuning und Data Augmentation.
• Du vergleichst die Performance des Deep-Learning-Modells mit Large Language Models wie GPT oder Gemini sowie klassischen regelbasierten Algorithmen.

Ausbildung: Masterstudium im Bereich Computer Science, Informatik, Elektrotechnik, Robotik, Kybernetik, Physik oder vergleichbar

Erfahrungen und Know-how: Sehr gute Python-Kenntnisse; Erfahrung im Bereich Deep Learning (z.B. mit YOLO oder gängigen Libraries); Kenntnisse zu elektrischen Schaltungen vorteilhaft

Persönlichkeit und Arbeitsweise: motiviert und selbstständig

Begeisterung: für die Erforschung und Umsetzung aktueller AI-Themen

Sprachen: gutes Deutsch oder Englisch

Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate

Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist deine Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, deine Prüfungsordnung sowie ggf. deine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Orientierung.

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Simon Nau (Fachabteilung)
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