PhD im Bereich Analyse KI-basierter Ansätze zur automatisierten Erkennung von Wirkzusammenhängen in der MEMS Entwicklung (m/w/div.)
Aufgaben
- Im Rahmen Ihrer Promotion entwickeln Sie ein Maschine-Learning-Framework, welches automatisch Daten im Big-Data-System analysiert. Dabei soll der ML-Algorithmus zwei Aufgaben erfüllen. Einerseits automatisch Korrelationen herstellen zwischen den verschiedenen Datenquellen, um Wirkzusammenhänge herzustellen und andererseits bei Veränderung von Messwerten diese Anomalien erkennen und frühzeitig den Produktverantwortlichen informieren.
- Durch dieses Framework sollen die Daten präventiv oder retrospektiv vollautomatisch analysiert werden. Die Resultate sollen über eine Webapplikation (z.B. Streamlit) aufbereitet werden.
- Dabei legen Sie einen Schwerpunkt auf die Entwicklung und Untersuchung von unterschiedlichen Deep Learning Ansätzen, sowie Algorithmen, die in der Datenaufbereitung relevant sind. Wie beispielsweise Inter- und Extrapolationsmethoden, PCA oder Skalierungsmethoden. Ebenfalls können Feature-Engineering Ansätze relevant sein und weitere, die sich bei Ihren Analysen als hilfreich herausstellen.
- Sie arbeiten sich in die aktuelle Literatur zu Reinforcement-Learning / Deep-Neural-Networks / Autoencoder ein und nutzen den vorhandenen Tech Stack sowie weitere Open-Source Pakete, um die Entwicklung eines automatischen Korrelations- und Anomalie-Frameworks für die Produktion von MEMS-Sensoren zu erstellen.
Profil - Ausbildung: abgeschlossenes Masterstudium im Bereich Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Physik, Mathematik, Kybernetik, Artificial Intelligence and Data Science oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: gute Python-Kenntnisse, Grundkenntnisse der Softwareentwicklung, gutes Verständnis für Statistik und Graphentheorie, gute Kenntnisse in Methoden maschinellen Lernens, erste Erfahrung in semantischer Modeliierung und der Bearbeitung von echten Use-Cases wünschenswert
- Qualifikation: Berechtigt zur Promotion
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: kommunikativ, engagiert, selbstständig, begeisterungsfähig
- Begeisterung: hohes Interesse an komplexen Aufgabenstellungen aus der datengetriebenen Produktentwicklung mit state-of-the-art Cloud-Infrastruktur
- Sprachen: sehr gute Deutschkenntnisse, gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Ausbildung: abgeschlossenes Masterstudium im Bereich Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik, Physik, Mathematik, Kybernetik, Artificial Intelligence and Data Science oder vergleichbar
- Erfahrungen und Know-how: gute Python-Kenntnisse, Grundkenntnisse der Softwareentwicklung, gutes Verständnis für Statistik und Graphentheorie, gute Kenntnisse in Methoden maschinellen Lernens, erste Erfahrung in semantischer Modeliierung und der Bearbeitung von echten Use-Cases wünschenswert
- Qualifikation: Berechtigt zur Promotion
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: kommunikativ, engagiert, selbstständig, begeisterungsfähig
- Begeisterung: hohes Interesse an komplexen Aufgabenstellungen aus der datengetriebenen Produktentwicklung mit state-of-the-art Cloud-Infrastruktur
- Sprachen: sehr gute Deutschkenntnisse, gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Kontakt & Wissenswertes
Die finale Vergabe des Promotionsthemas obliegt Ihrer Hochschule als zentrale Anlaufstelle für Ihre Promotion.
Beginn: nach Absprache
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