Bereitstellung eines Basis-Angebots für Kundinnen und Kunden im Rechtskreis des SGB2 (Sozialgesetzbuch 2). SGB2 regelt die Grundsicherung für Arbeitsuchende und Teile des deutschen Arbeitsförderungsrechts in der Bundesrepublik Deutschland. Das Basis-Angebot ermöglicht das ortsunabhängige Stellen von Anträgen. Durch den digitalen Weg sollen die Qualität und Effizienz in der Aufgabenentwicklung und Kundenkommunikation langfristig gesteigert werden.

Aufgaben

• Absprache, Spezifikation und Implementierung von synchronen REST Schnittstellen mit Schnittstellenpartnern (Kusos, Adress-Service)
• Absprache, Spezifikation und Implementierung von asynchronen Kafka Schnittstellen mit Schnittstellenpartnern (AUE, eAkte, Ver-bis)
• Aufsetzen von Monitoring Tools zur Analyse des Prod Systems
• Implementierung der spezifizierten Online-Anwendungen auf BasisJ(2)EE, Spring Framework und Angular
• 3rd-Level Support der bestehenden Online-Anwendungen inklu-sive Analyse und Lösungsvorschlag zur Fehlerbehebung
• Bewertung alternativer Umsetzungsmöglichkeiten der Online-Anwendungen und Unterstützung im Entscheidungsund Aus-wahlprozess im Rahmen der vorgegebenen SW-Architektur
• Unterstützung der Fachkonzeption und der Business Analyse bei Fragen zur fachlichen oder technischen Architektur der Online-Anwendungen vor dem Hintergrund der technischen Möglichkei-ten
• Umsetzung produktbezogener Usability- und User Interface-Designs der Online-Anwendungen
• Erstellung und Deployment der Online-Anwendungen aus den Quellcodes in manuellen und automatisierten Prozessen
• Bedienung des DevSecOps-Prozesses des Teams
• Planung, Erstellung und Durchführung von Software-Tests der Online-Anwendungen (manuell und automatisiert) alleine sowie in Zusammenarbeit mit Software-Testern

Ziel ist die automatische Erkennung geeigneter Ausschreibungen aus Internetportalen für IT-Experten auf Basis ihrer Kompetenzprofile. Das System identifiziert durch ein Deep Learning Modell, Terme in Ausschreibungstexten, die Kompetenzen aus der Softwareentwicklung umschreiben. Weiter werden diese Kompetenzen mit Mitarbeiterprofilen verglichen, um Übereinstimmungen zu erkennen. Die Ergebnisse werden gegenübergestellt und es werden Empfehlungen generiert.

Aufgaben

• Der Fokus liegt in der Implementierung eines Deep Learning-basierten Named Entity Recognition Modells als primäres Ziel
• Erstellung des Forschungskonzepts und der Softwarearchitektur
• Einsatz von WebCrawling- und WebScraping-Technologien für die Sammlung von Ausschreibungstexten für das Modell
• Erstellung eines Datensatzes für das Modelltraining durch Anno-tation der Ausschreibungstexte
• Einsatz des Named Entity Recognition Werkzeuges Spacy
• Implementierung von Python-Skripten für die Datennavigation und das Modelltraining
• Hyperparametersuche mit Weights and Biases
• Kommunizieren und Präsentieren von Projektfortschritten
• Schreiben einer wissenschaftlichen Arbeit

Ziel war das Erproben und Evaluieren der neuartigen Technologie Cypress für das Ende-zu-Ende Testen von Online-Oberflächen. Nach erfolgreichen Proof of Concept folgte das Refactoring der bestehenden Test in das neue Framework.

Aufgaben

• Der Fokus lag in der Evaluierung der Technologie Cypress für die Eignung als neues E2E-Framework eines Webentwicklungs-Teams
• Konzipierung eines Proof-of-Concept
• Evaluierung von Best Practices
• Schreiben von User Stories für verschiedene Testfälle
• Implementierung mit TypeScript und JavaScript im Angular-Kontext
• Continous Delivery Pipeline mit Jenkins und Gitlab
• Vorstellen von Projektfortschritten

Ziel des Forschungsprojekt war es, wissenschaftliche Erkenntnisse mittels dem Einsatz der Graphentheorie zu erlangen. Das Vorhaben erforderte die automatisierte Sammlung großer Datenmengen, die Erstellung eines Netzwerks und seine programmatische Analyse und Auswertung. Konkret ging es um die Art und Weise wie Künstler*innen in der Musikbranche mit anderen Künstler*innen kooperiert und den darauf resultierenden Einfluss auf deren Popularität. Ausgehen von einem Künstler als Starknoten wurde über die eingegangen Features ein soziales Netzwerk implementiert. Das Netzwerk bestand aus 98.249 Künstler*innen und 914.214 Kollaborationen zwischen ihnen. Als Datenquelle dienten APIs von Spotify. Dieses Netzwerk wurde auf bestimmte Muster aus der Graphentheorie überprüft und den Popularitätswerten auf Spotify gegenübergestellt. Die Erstellung, sowie die Auswertung wurde mit Python umgesetzt.

Aufgaben

• Implementierung des Python-Codes zur Erstellung des Netz-werks
• Implementierung von Analysen auf das Netzwerks
• Auswertung
• Vorstellung der Ergebnisse
• Schreiben eines wissenschaftlichen Beitrags

Ziel des Projekts war die automatische Spracherkennung mittels eines K-Nearest Neighbor Ansatzes und Gauß?schen Klassifizierers. Für beide Ansätze wurde eine große Menge an Daten für das Modelltraining und die Evaluierung herangezogen.

Aufgaben

• Implementierung der Datenaufbereitung
• Implementierung der Statistik, beziehungsweise mathematischen Funktionen für das Modelltraining
• Auswertung
• Vorstellung der Ergebnisse

Ziel war die prototypischen Entwicklung einer Mixed-Reality-Anwendung, die für die Wartung von Produktionsmaschinen vorgesehen ist. Konkret umfasst diese Applikation zwei Funktionalitäten. Beide Funktionalitäten basieren auf der Einbindung von Machine Learning Services, welche von SAP zu Verfügung gestellt wurden. Zum einen wurde ein Service für die automatische Erkennung von Produktionsmaschinen integriert, damit Information und historische Daten direkt im Sichtfeld des Anwenders abgerufen werden können. Zum anderen wurde ein Service eingebunden, welcher den Träger der Augmented-Reality-Brille, Texte aus beliebigen Sprachen ins englische übersetzt. Ziel dabei war es Sprachbarrieren zu überwinden, um die internationale Zusammenarbeit in der Produktion zu erleichtern.

Aufgaben

• Der Fokus lag in der Backend Entwicklung und im DevOps Be-reich
• Implementierung von C#-Skripten für den Aufruf von REST-Schnittstellen, sowie der Vor- und Nachverarbeitung der Daten
• Vorstellen von Projektfortschritten
• Schreiben einer umfassenden Projektdokumentation

Ziel war die Entwicklung einer Webanwendung zur Suche, Anlage, Verwaltung und Pflege von Materialstammdaten. Das System besteht aus Frontend, Backend und verschiedenen Datenbanken.

Aufgaben

• Der Fokus lag im Monitoring der Webanwendung
• Implementierung eines Intercepters in Java
• Monitoring und Alerting mit Prometheus
• Visualisierung mit Grafana