Studienabschlussarbeit KI-gestützte Klassifikation von Qualitätsthemen

Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft; München; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Bayerische Motoren Werke sucht einen Studierenden für eine Studienabschlussarbeit im Bereich KI-gestützte Klassifikation von Qualitätsthemen. Die Rolle umfasst den Aufbau einer NLP-Pipeline und die Anwendung moderner Maschinenlernmethoden, um qualitativ hochwertige Lösungen zu entwickeln. Neben einer flexiblen Arbeitszeit bieten sie umfassende Mentoring-Möglichkeiten und ganzheitliche Entwicklung.

Leistungen

Umfassendes Mentoring & Onboarding

Persönliche & fachliche Weiterentwicklung

Flexible Arbeitszeiten

Mobilarbeit

Attraktive & faire Vergütung

Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit)

Qualifikationen

• Fortgeschrittene Kenntnisse in Machine Learning und NLP, idealerweise Fokus auf Transformer-Architekturen.
• Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Erfahrung im Umgang mit großen Textmengen und unstrukturierten Datenquellen.

Aufgaben

• Unterstützung beim Aufbau einer robusten NLP-Pipeline zur Vorverarbeitung und Analyse von Rückmeldungen.
• Entwicklung von einem Sliding-Window-Ansatz zur Verarbeitung von Langtexten.
• Trainieren eines unternehmensspezifischen Embedding-Modells zur Abbildung interner Begriffe.

Kenntnisse

Machine Learning

NLP

Feature Engineering

Datenanalyse

Python

Ausbildung

Studium der Informatik, Mathematik, Data Science oder vergleichbarer Studiengang

Tools

PyTorch

Huggingface

Jobbeschreibung

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Studienabschlussarbeit KI-gestützte Klassifikation von Qualitätsthemen

Nur hochprofessionelle Abläufe in dynamischen Teams produzieren innovative Spitzentechnologie. Aber Fahrfreude wird bei uns von der Entwicklung bis zur Fertigung vor allem auch mit Spaß an der Arbeit und Begeisterung für das gemeinsame Projekt realisiert. Deshalb geben wir Studierenden bei uns nicht nur die Gelegenheit zum Zuhören, sondern auch zum Mitreden und Weiterdenken.

Unser Team entwickelt KI-gestützte Lösungen zur effizienten Klassifikation und Weiterleitung von Qualitätsthemen im Feld auf Basis von Kunden- und Werkstattrückmeldungen. Ziel ist es, durch den Einsatz moderner NLP-Methoden interne Fehlercodes zuverlässig zu identifizieren und die zuständigen Fachabteilungen automatisiert zu informieren.

Was erwartet dich?

• Du unterstützt beim Aufbau einer robusten NLP-Pipeline zur Vorverarbeitung und Analyse von Kunden- und Händlerrückmeldungen.
• Darüber hinaus wirkst du bei der Extraktion und Selektion relevanter Features zur Klassifikation von Fehlerbildern mit.
• Hierbei setzt du moderne Transformer-Modelle (z. B. XLM-RoBERTa) aus Huggingface ein und vergleichst diese.
• Außerdem entwickelst du einen Sliding-Window-Ansatz zur Verarbeitung von Langtexten mit Token-Limit.
• Die Evaluation verschiedener Modelle mit Fokus auf Klassifikationsgüte und Interpretierbarkeit gehört ebenfalls zu deinen Aufgaben.
• Zusätzlich trainierst du ein unternehmensspezifisches Embedding-Modell zur Abbildung interner Begriffe im korrekten semantischen Kontext.
• Die Dokumentation, Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse für technische und nicht-technische Stakeholder rundet dein spannendes Aufgabengebiet ab.

Bitte beachte, dass die Betreuung deiner Studienabschlussarbeit durch eine Hochschule/Universität deinerseits sichergestellt sein muss.

• Studium der Informatik, Mathematik, Data Science oder eines vergleichbaren Studiengangs.
• Fortgeschrittene Kenntnisse in Machine Learning und NLP, idealerweise mit Fokus auf Transformer-Architekturen.
• Solide Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit Frameworks wie PyTorch und Huggingface.
• Interesse an Automotive-Daten und der Anwendung von KI zur Prozessautomatisierung.
• Kenntnisse in Datenanalyse und Feature Engineering.
• Erfahrung im Umgang mit großen Textmengen und unstrukturierten Datenquellen.
• Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Du hast Spaß daran, innovative KI-Lösungen zu entwickeln und neue Technologien anzuwenden? Dann bewirb dich jetzt!

Was bieten wir dir?

• Umfassendes Mentoring & Onboarding.
• Persönliche & fachliche Weiterentwicklung.
• Flexible Arbeitszeiten.
• Mobilarbeit.
• Attraktive & faire Vergütung.
• Apartments für Studierende (nach Verfügbarkeit & nur am Standort München).

Startdatum: ab 01.10.2025
Dauer: 6 Monate
Arbeitszeit: Vollzeit

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Wir bei der BMW Group legen großen Wert auf Gleichbehandlung und Chancengleichheit. Unsere Recruiting-Entscheidungen basieren auf der Persönlichkeit, den Erfahrungen und Fähigkeiten der Bewerber:innen. Mehr dazu hier .