Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Machine-Learning-Robustheit in industriellen Anwendungsfällen

— Gestalte die Zukunft mit uns

als Student*in im Rahmen einer Abschlussarbeit zum Thema Machine-Learning-Robustheit in industriellen Anwendungsfällen

Stundenbasis | Befristet | Karlsruhe | ab sofort
Machine Learning, Robustheit, Concept Drift, Data Science

Du hast Lust, in einem innovativen Forschungsumfeld zu arbeiten? Du suchst ein tolles Team, in dem Du Dich weiterentwickeln und einbringen kannst? Und vor allem: Du willst die Zukunft aktiv mitgestalten? Dann bist Du bei uns am FZI genau richtig!

Wir sind eine gemeinnützige Forschungseinrichtung und beschäftigen uns mit spannenden und abwechslungsreichen Aufgaben der Informatik-Anwendungsforschung. Unsere Aufgabe ist neben dem Transfer unserer Forschungsergebnisse in Wirtschaft, Verwaltung und Gesellschaft auch die Aus- und Weiterbildung von zukünftigen Fach- und Führungskräften für den digitalen Wandel.

Das erwartet Dich bei uns

Wir forschen im Bereich Intelligent Systems and Production Engineering (ISPE) u.a. an den KI-Lösungen von übermorgen. Im betreuenden Team werden dabei vor allem Anwendungsfälle der produzierenden Industrie, häufig inmitten komplexer Wertschöpfungsketten betrachtet.
Die Master- oder Bachelorarbeit behandelt Ansätze zur Erhöhung der Robustheit von Machine-Learning-Modellen. Concept Drift kann diese gefährden, was jedoch häufig in der Realität keine Beachtung findet. Die verzögerte Verfügbarkeit von Labels erschwert den Umgang mit Concept Drift.

• Du entwickelst Strategien zum Umgang mit variablen Label-Verzögerungen und der Abwesenheit von Labels.
• Du evaluierst Ensemble-Ansätze zur hochperformanten Erkennung und zum Umgang von und mit Concept Drift, mit Fokus auf Regressionsproblemen.
• Du befasst dich hands-on mit echten Industriedaten (wie bspw. Wertschöpfungsnetzwerken, Produktionsprozessen, Logistikanwendungsfällen u.v.m.)

Das bringst Du mit

• Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder einen verwandten Studiengang (mögliche Gutachterin für KIT-Studierende: Prof. Jivka Ovtcharova).
• Du besitzt diverse studentische Machine-Learning-Vorerfahrungen und hast ein starkes Interesse an diesem Thema.
• Du hast Erfahrung bei der Programmierung in Python.
• Du besitzt idealerweise erste Erfahrungen mit Concept Drift.
• Du besitzt ein überdurchschnittliches Maß an Eigeninitiative sowie eine sorgfältige, gewissenhafte Arbeitsweise.
• Du besitzt sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Was wir Dir bieten

• Du hast die Möglichkeit, Dich bei diversen internen Formaten zu wissenschaftlichen Themen fachbereichsübergreifend auszutauschen.
• Du bekommst spannende Einblicke in unsere Forschung und kannst wertvolle Praxiserfahrung für den Einstieg ins Berufsleben sammeln.
• Wir nutzen die neueste Hard- und Software am FZI. Gemeinsam mit unseren wissenschaftlichen Mitarbeitenden arbeitest Du vor Ort in erstklassig ausgestatteten Forschungslaboren.
• Unser Miteinander ist geprägt von der Begeisterung für unsere Themen und gemeinsamen Werte. Wir sind alle per „Du“ und helfen uns gegenseitig. Bei uns kannst Du Dich einbringen und Themen vorantreiben.
• Eine motivierte und kompetente Betreuung ist uns wichtig. Dazu zählt für uns: sich ausreichend Zeit für Dich nehmen und Dich mit hilfreichem Feedback unterstützen.
• Mit unseren flexiblen Arbeitsformen hinsichtlich Arbeitszeit und Stundenumfang sowie unserer Regelung zum mobilen Arbeiten geben wir Dir die Freiheit, die Du benötigst, um Dein Privat- und Berufsleben zu vereinbaren.
• Bei der Vergütung von Hilfskräften und Praktikant*innen orientieren wir uns an den Vorgaben für Hochschulen des Landes. Die Höhe ist abhängig davon, ob Du bereits einen (Studien-)Abschluss und/oder erste Berufserfahrung hast. Abschlussarbeiten können entsprechend der Vorgaben leider nicht vergütet werden.
• Deine Arbeitszeit und Vertragsdauer legen wir in gemeinsamer Absprache mit Dir fest.

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Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fachliche Fragen zur Stelle beantwortet Dir gerne Martin Trat.

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