Werkstudentin / Werkstudent Data / Research Scientist (w/m/d)

Arbeitsumfeld

Unsere Produktions- und Logistiknetzwerke sind stark miteinander vernetzt und stehen in hoher Wechselwirkung zueinander. Zusätzlich ändern sich viele Einflussfaktoren auf diese Netzwerke dynamisch über die Zeit. Um unsere Supply Chains erfolgreich zu steuern und unsere Fahrzeuge effizient zu fertigen, müssen wir in diesem komplexen Umfeld kontinuierlich interdependente Planungsentscheidungen treffen. Wie wir dafür neuste Konzepte aus den Bereichen Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Operations Research effektiv und skalierbar in der Domäne Produktion und Logistik einsetzten können, ist die Kernfrage dieses Praktikums.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Identifizieren von Planungsentscheidungen, die durch Ansätze aus den Bereichen Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und/oder Operations Research adressiert werden können

• Transferieren etablierter sowie innovativer Optimierungsansätze aus den Bereichen Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und/oder Operations Research auf konkrete Anwendungsfälle in der Domäne Produktion und Logistik

• Erweitern der Ansätze an die Use Case spezifischen Gegebenheiten (e.g. Modellierung neuer Nebenbedingungen, Effizienzsteigerung der Kalkulationszeit)

• Umsetzen der Optimierungsmodelle in skalierbaren Softwarekomponenten als Teil agiler Teams

• Geben von Proaktivem Feedback zur Prozessverbesserung basierend auf dadurch resultierende Optimierungsmöglichkeiten

Anforderungen an die Qualifikation

• Studierende (Bachelor/Master) aus den Bereichen, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Operations Research, Angewandte Statistik, Informatik, Mathematik, Physik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Studiengänge

• Erfahrung mit der Übertragung von mathematischen Konzepten in Softwarekomponenten mit Programmiersprachen (Python)

• Erfahrungen mit Bibliotheken wie Scikit-Learn, Pytorch, Tensorflow, Gurobi und ML-Flow sind wünschenswert

• Kenntnisse zur Operationalisierung von Entscheidungsmaschinen im ML-Ops Modus sind wünschenswert

• Überdurchschnittlich hohes Maß an Eigeninitiative, Teamfähigkeit und Kommunikationsfreudigkeit

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

• Lebenslauf

• Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung

• Aktueller Notenspiegel

• Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule

• Arbeitserlaubnis für Nicht-EU Bürgerinnen / Bürger

Kontakt für diese Ausschreibung: Hartmut Fromm