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Für den Einsatz des maschinellen Lernens (ML) in der Produktion ist eine sehr hohe Datenqualität notwendig, was eine umfassende Datenaufbereitung erfordert. Die Datenaufbereitung stellt eine der zeitaufwändigsten und herausforderndsten Phasen der ML-Pipeline dar. Bislang erfolgt diese Aufbereitung im Allgemeinen manuell und weitestgehend durch das Trial-and-Error Prinzip. Um dieses Verfahren zu systematisieren, soll im Rahmen dieser Abschlussarbeit ein Decision Support System entwickelt werden, welches auf Basis vorliegender Anwendungsfälle geeignete Pipelines der Datenaufbereitung empfiehlt.

Deine Aufgaben

  • Einarbeitung in den Stand der Technik zu Decision Support Systems
  • Auswahl und Implementierung eines geeigneten Decision Support Systems (z. B. ML-Algorithmen, Transfer Learning, Meta Learning)
  • Benchmarking verschiedener Decision Support System-Ansätze
  • Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse

Was du mitbringst

  • Du studierst Maschinenbau, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder ein vergleichbares Fach
  • Erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning von Vorteil
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
  • Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was wir bieten

  • Pionierrolle bei der Entwicklung eines Decision Support Systems zur Auswahl geeigneter Pipelines der
  • Datenaufbereitung in der Produktion
  • Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten
  • Mitarbeit in einem industrienahen Forschungsprojekt und in einem engagierten Team

Auf deine aussagekräftige Bewerbung freut sich
Maik Frye M.Sc.
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Steinbachstraße 17, 52074 Aachen
maik.frye@ipt.fraunhofer.de

Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an jobs@ipt.fraunhofer.de