Masterarbeit Knowledge Graph gestützte Symbolische Regression im Fertigungsumfeld
職務内容
- Während Ihrer Masterarbeit gehört eine umfassende Analyse aktueller Ansätze und Werkzeuge im Bereich der Symbolischen Regression in Ihr Aufgabengebiet. Sie vergleichen die identifizierten Methoden anhand relevanter Kriterien.
- Die ausgewählten Methoden wenden Sie auf reale Datensätze aus dem Fertigungsumfeld von Bosch (z.B. Schleif Prozesse) an. Hierbei verwenden Sie reale Produktionsdaten zur Modellierung von Prozesszusammenhängen.
- Ihre Tätigkeit umfasst die Erforschung und Umsetzung von Mechanismen, wie ein zur Verfügung gestellter Knowledge Graph genutzt werden kann, um die symbolische Regression zu steuern. Mögliche Ansätze beinhalten die Einschränkung des Suchraums für Gleichungen, die Empfehlung relevanter Variablen oder die Priorisierung physikalisch plausibler Modelle.
- Nicht zuletzt bewerten Sie die entwickelte Methodik. Mit einer vergleichenden Analyse der Ergebnisse sowohl mit als auch ohne Knowledge-Graph-Unterstützung demonstrieren Sie die Effektivität des neuen Ansatzes.
職務要件 - Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: in Python und maschinellem Lernen
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie arbeiten eigenständig und strukturiert
- Sprachen: gutes Deutsch und Englisch
- Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: in Python und maschinellem Lernen
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie arbeiten eigenständig und strukturiert
- Sprachen: gutes Deutsch und Englisch
追加情報
Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihrer Bewerbung Ihren Lebenslauf, Ihren aktuellen Notenspiegel, die Prüfungsordnung sowie ggf. eine 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 Identität.
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Sebastian Becker (Fachabteilung)
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