PhD im Bereich Reinforcement-basierte Automatisierung zur Wirkzusammenhangserkennung in MEMS-Entwicklung (m/w/div.)

PhD im Bereich Reinforcement-basierte Automatisierung zur Wirkzusammenhangserkennung in MEMS-Entwicklung (m/w/div.) StandortReutlingen , Deutschland TätigkeitsbereichTechnik Einstieg alsBerufseinsteiger/in ArbeitsmodellFull-time StartdatumNach Vereinbarung Willkommen bei Bosch 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. Kontakt & Wissenswertes Unsere Standort-Vorteile Vermittlungsservice für Kinderbetreuungsangebote Sozialberatung und Vermittlungsservice für Pflegedienstleistungen