Abschlussarbeit Few-Shot Learning in variantenreichen Serienprüfungen at Bosch Group

Elchingen, Bavaria, Germany -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

03 Mar, 26

Salary

0.0

Posted On

03 Dec, 25

Experience

0 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Artificial Intelligence, Machine Learning, Python, Matlab, Data Science, Predictive Quality, Anomaly Detection, Transfer Learning, Meta-Learning, Foundation Models, Quality Assurance, Hydraulic Characteristics, Problem Solving, Communication, Initiative, Structured Approach

Industry

Software Development

Description

Unternehmensbeschreibung Bei Bosch Rexroth dreht sich alles um Bewegung und den Erfolg unserer Kunden. Mit unseren vernetzbaren Antriebs- und Steuerungstechnologien sowie digitalen Lösungen arbeiten Maschinen und Anlagen effizient, sicher und leistungsstark. Wir bieten unseren Kunden Komponenten, Systemlösungen und Services für mobile und industrielle Anwendungen ebenso wie für die Fabrikautomation. In allen Bereichen schätzen wir das Know-how und das Engagement unserer Mitarbeitenden und ermöglichen dynamische Karrieren in einem internationalen Umfeld. Rund 33.800 Menschen in über 80 Ländern - und ein Unternehmenszweck: „We move industries to make our planet a better place.” Willst auch du etwas bewegen? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung bei der Bosch Rexroth AG. Stellenbeschreibung Du stehst kurz vor dem Abschluss deines Studiums und möchtest deine Expertise im Bereich Künstliche Intelligenz wirkungsvoll einsetzen? Dann nutze die Chance, mit deiner Abschlussarbeit einen entscheidenden Beitrag zur Qualitätssicherung zu leisten. Bei uns gestaltest du die Zukunft der Serienprüfung und etablierst innovative KI-Strategien, die direkt in die Praxis überführt werden. Während deiner Werkstudententätigkeit untersuchst du das Potenzial von Few-Shot Learning für die Anomaliedetektion und Predictive Quality innerhalb der Serienprüfung von Axialkolbeneinheiten. Systematisch erforschst du, wie führende KI-Strategien – darunter Transfer Learning, Meta-Learning und moderne Foundation Models – die Qualitätsüberwachung für Produktvarianten mit geringer Stückzahl und die Datenlage verbessern können. Dabei analysierst du hydraulische Kennlinien als fundamentale Grundlage deiner Untersuchung. Nicht zuletzt bewertest du, welcher dieser Ansätze die zuverlässigste und dateneffizienteste Lösung für die Komplexität unseres bestehenden Portfolios darstellt. Qualifikationen Ausbildung: Studium im Bereich Ingenieurwissenschaften, Data Science, Informatik oder vergleichbar Erfahrungen und Know-how: erste Kenntnisse im Machine Learning und künstlicher Intelligenz; gute Programmierkenntnisse in Python oder Matlab Persönlichkeit und Arbeitsweise: du zeigst Eigeninitiative und arbeitest fokussiert an deinen Zielen; dir gelingt es, komplexe Sachverhalte klar zu kommunizieren, und du gehst stets strukturiert vor Arbeitsalltag: mobiles Arbeiten möglich, enge Zusammenarbeit mit einem Kernteam von 5 Personen und weiteren Studierenden Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch Zusätzliche Informationen Beginn: nach Absprache Dauer: 4 - 6 Monate Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist deine Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, deine Prüfungsordnung sowie ggf. deine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Sie haben ihren Bachelorabschluss so gut wie in der Tasche und bevor Sie sich in das nächste akademische Abenteuer Master aufmachen, möchten Sie erstmal praktische Erfahrungen sammeln? Dann passen Sie perfekt zu unserem PreMaster Programm. Schauen Sie sich hier direkt unsere offenen Stellen an. 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. Du hast fachliche Fragen zum Job? Maximilian Romeser (Fachabteilung) +49 7308 82 2346 Weitere Informationen zu uns findest du auch auf www.boschrexroth.de/karriere sowie auf unseren Social Media Kanälen, beispielsweise Instagram. Move with us. Win together. In diesem Team sind wir per du. Werde ein Teil davon! Work #LikeABosch

Responsibilities

You will investigate the potential of Few-Shot Learning for anomaly detection and predictive quality in the series testing of axial piston units. Your work will contribute to establishing innovative AI strategies that enhance quality monitoring for product variants with low quantities.