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23 Jobs in 71272 Renningen-Malmsheim, Deutschland

Logo für den Job Master Thesis in Data-Driven Force Prediction for Rotary Grinding in the Semiconductor Industry
location71272 Renningen-Malmsheim, Deutschland
VeröffentlichtVeröffentlicht: Gestern
Logo für den Job Masterarbeit zur datengetriebenen Kraftvorhersage beim Rotationsschleifen in der Halbleiterindustrie (w/m/div.)
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VeröffentlichtVeröffentlicht: Gestern
Logo für den Job Master Thesis in Emergent Width-Adaptive Representations via Spatially-Gated Channel Routing
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VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 1 Woche
Logo für den Job Abschlussarbeit Untersuchung zu Theorie und Anwendungsgrenzen von Näherungsverfahren zur Simulation der Schallabstrahlung
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VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 1 Woche
Logo für den Job PhD - Development of a Novel Lab-on-a-Chip Component for the Analysis and Sorting of Single Cells
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VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 1 Woche
Logo für den Job Pflichtpraktikum im Bereich Prädiktive Regelung von Heim-Energiemanagementsystemen
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VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 2 Wochen
Logo für den Job PhD - Safety Contracts for Physical AI
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VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 2 Wochen
Logo für den Job Master Thesis AI-based Sensorless Edrive Control
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VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 2 Wochen
Logo für den Job Masterarbeit im Bereich adaptiver Regelung von elektrischen Antrieben
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VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 2 Wochen
Logo für den Job Master Thesis Causal Foundation Models for Enterprise Intelligence
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VeröffentlichtVeröffentlicht: vor 3 Wochen
Masterarbeit zur datengetriebenen Kraftvorhersage beim Rotationsschleifen in der Halbleiterindustrie (w/m/div.)

Masterarbeit zur datengetriebenen Kraftvorhersage beim Rotationsschleifen in der Halbleiterindustrie (w/m/div.)

VeröffentlichtVeröffentlicht: Gestern
Wissenschaft / Forschung

Stellenbeschreibung

Sie werden Teil eines innovativen Forschungsprojekts, in dem datengetriebene Methoden auf modernste Technologie treffen. Sind Sie bereit, Ihre Ideen in Wirkung zu verwandeln? Bewerben Sie sich jetzt und gestalten Sie zukünftige Lösungen mit.

Sie führen eine umfassende Analyse bestehender Kraftmodellierungsverfahren für das Rotationsschleifen durch und untersuchen modernste Machine-Learning-Ansätze für Sequence-to-Sequence-Regression auf Zeitreihendaten, wie z. B. Symbolic Regression, Convolutional Neural Networks und Mamba. Im Rahmen der Datenanalyse analysieren und bereiten Sie die bereitgestellten Zeitreihendaten auf, einschließlich Feature Engineering zur Extraktion relevanter physikalischer Parameter. Auf Basis Ihrer Recherche implementieren und trainieren Sie verschiedene Machine-Learning-Frameworks zur Kraftvorhersage.

Zur Bewertung der entwickelten Ansätze erstellen und nutzen Sie eine robuste Vergleichsmatrix anhand zentraler Leistungskennzahlen wie Vorhersagegenauigkeit (RMSE, MAE), Rechenaufwand und Interpretierbarkeit. Während des gesamten Projekts dokumentieren, präsentieren und diskutieren Sie Ihre Ergebnisse und Ihren Fortschritt regelmäßig mit dem Projektteam.

Qualifikationen

  • Ausbildung: Masterstudium im Bereich Maschinenbau, Data Science, Informatik, Physik oder vergleichbar
  • Erfahrung und Kenntnisse:
  • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
  • Vertrautheit mit gängigen Data-Science-Bibliotheken wie Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch und Pandas
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind hoch motiviert und bearbeiten anspruchsvolle Forschungsthemen gerne eigenständig
  • Arbeitsroutine: Ihre Präsenz vor Ort ist erforderlich
  • Sprachen: Verhandlungssicheres Englisch und sehr gute Deutschkenntnisse


Zusätzliche Informationen

Beginn: gemäß vorheriger Vereinbarung Dauer: 6 Monate Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Jonathan Hilberg (Fachabteilung) +49 711 811 38316 Work #LikeABosch startet hier: Bewerben Sie sich jetzt! #LI-DNI