Studien-/Abschlussarbeit - Aufbau ML-Pipeline im Industrie 4.0 Kontext am Beispiel Wickelanlage

TN Germany; Stuttgart; Vor Ort; EUR 40.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen sucht motivierte Studierende für die Entwicklung einer umfassenden ML-Pipeline im Kontext von Industrie 4.0. In dieser spannenden Rolle haben Sie die Möglichkeit, Ihre Ideen einzubringen und an einem bedeutenden Projekt zu arbeiten, das die Zukunft der Fertigung mitgestaltet. Sie werden moderne Tools wie Docker, Kubernetes und MLFlow verwenden, um eine automatisierte Pipeline zu konzipieren und zu implementieren. Flexibilität in der Arbeitszeit und -ort sowie die Mitarbeit in einem engagierten Team machen diese Position besonders attraktiv. Wenn Sie an der Schnittstelle von Technologie und Industrie interessiert sind, ist dies die perfekte Gelegenheit für Sie.

Leistungen

Flexible Arbeitszeitgestaltung

Mitarbeit an industrierelevanten Themen

Möglichkeit eigene Ideen einzubringen

Qualifikationen

• Fundierte Kenntnisse in Python und Erfahrung mit FastAPI.
• Erfahrung mit Container-Technologien wie Docker und Docker-Compose.

Aufgaben

• Entwicklung einer ML-Pipeline für Industrie 4.0 Anwendungen.
• Integration der Pipeline in ein bestehendes Manufacturing Operations Management.

Kenntnisse

Python

FastAPI

Docker

Docker-Compose

Airflow

MLFlow

Kubernetes

Linux

GitHub

OPCUA

Ausbildung

Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule/Uni

Tools

Docker

Airflow

MLFlow

Kubernetes

Jobbeschreibung

Studien-/Abschlussarbeit - Aufbau ML-Pipeline im Industrie 4.0 Kontext am Beispiel Wickelanlage, Stuttgart

Fraunhofer-Gesellschaft

Was Sie bei uns tun

Im Rahmen dieser Tätigkeit wird eine umfassende ML-Pipeline am Beispiel einer Wickelanlage aufgebaut und in ein bestehendes Industrie 4.0 Ökosystem, genauer ein Manufacturing Operations Management (MOM), eingebunden. Ihre Aufgaben umfassen:

• Analyse von Pipeline-Lösungen: Erarbeiten und bewerten Sie unterschiedliche Ansätze für kontinuierliches Modelltraining und Deployment im Industrie‑4.0‑Kontext. Dabei stellen Sie die Vor- und Nachteile der einzelnen Lösungen heraus
• Entwicklung der ML-Pipeline: Konzeption und Umsetzung einer automatisierten Pipeline, die den kompletten Workflow abbildet – von der Datenerfassung und -verarbeitung über das Training bis hin zur Evaluierung von Modellen. Dabei kommen moderne ML Tools wie Airflow, MLFlow und Kubernetes zum Einsatz
• Deployment: Erweiterung und Optimierung des bestehenden Docker-Containers, sodass neben dem trainierten Modell auch Tools und Skripte zur Datenaufbereitung sowie der OPCUA-Client enthalten sind
• Fehler- und Leistungsanalysen: Implementierung von Tools zur Datenaufbereitung und Fehleranalyse, die es ermöglichen, verschiedene Modelle miteinander zu vergleichen und das leistungsstärkste Modell auszuwählen
• Integration in das MOM: Einbindung der entwickelten ML-Pipeline in ein bestehendes Manufacturing Operations Management (MOM)
• Optional: Untersuchung von Continuous Deployment Lösungen zur Automatisierung des gesamten Prozesses
• Dokumentation, Interpretation und Aufbereitung der Ergebnisse

Was Sie mitbringen

• Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule/Uni
• Python: Fundierte Kenntnisse; Erfahrungen mit Tools wie FastAPI und optional: Kenntnisse in OPCUA-Client-Konfiguration
• Container-Technologien: Erfahrung mit Docker und Docker-Compose (YAML-Konfiguration)
• Orchestrierung und Automatisierung: Kenntnisse in Tools wie Airflow, MLFlow, Kubernetes oder vergleichbaren Technologien
• Systemkenntnisse: Sicherer Umgang mit Linux, Shell-/Batch-Tools sowie Erfahrung im Server-Deployment
• Hardware-Kompetenz: Erfahrung im Umgang mit Raspberry Pi und Versionsverwaltung (GitHub)
• Optional: Erfahrungen mit OPCUA/Industrie4.0 Schnittstellen und in der Modellierung von Li-Ion Batterien
• Selbstständige Arbeitsweise
• Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was Sie erwarten können

• Möglichkeit eigene Ideen in die Arbeit einfließen zu lassen
• Flexible Gestaltung von Arbeitszeit und -ort
• Aktive Mitarbeit an einem aktuellen, industrierelevanten Thema in einem engagierten und hilfsbereiten Team

Spätester Termin zum Beginn der Arbeit: 01.08.2025.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.