1760 Personentage: PRODUKTIVES MACHINE-LEARNING-SYSTEM AUF REALEN MESSDATENRolle: ML Engineer/ Data Scientist
Kunde: Forschung/ Industrie-nahe Entwicklung
Aufgaben:Entwicklung und Validierung eines produktiven Machine-Learning-Systems zur robusten Detektion und Lokalisierung von Signalen in stark verrauschten Zeitreihendaten.
- Der Fokus lag auf realen Einsatzbedingungen und belastbarer Modellperformance Leistungen
- Aufbau kompletter End-to-End-ML-Pipelines (Datenaufbereitung, Training, Validierung, Evaluation)
- Entwicklung und Training von Recurrent Neural Networks (RNN-like-ISTA) und DeepLearning-Modellen
- Systematischer Vergleich klassischer Algorithmen mit neuronalen Netzen
- Generierung realitätsnaher Trainingsdaten inklusive Störgrößen
- Dokumentation und reproduzierbare Trainingsprozesse
- GitHub: aldebaran93/RNN_like_ISTA: neural network implementation for sprase deconvolution
Ergebnis/ Mehrwert:Einsatzreife Machine-Learning-Modelle mit verbesserter Robustheit, stabile Performance auf Massendaten und belastbare Bewertungsmetriken für produktive Entscheidungen.
Kenntnisse:Python, TensorFlow, Keras, Jupyter, NumPy, SciPy, Linux
958 Personentage: Automatisierte Datenanalyse & Validierung im industriellen UmfeldRolle: Embedded Software Engineer/ ML-naher Entwickler
Kunde: Automotive/ reguliertes Industrieumfeld
Aufgabe:- Automatisierte Analyse und Validierung großer, strukturierter Datenbestände zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen in einem qualitätskritischen Umfeld. Leistungen
- Entwicklung automatisierter Analyse- und Testpipelines
- Strukturierte Verarbeitung großer Datenmengen
- Sicherstellung von Nachvollziehbarkeit, Dokumentation und Wartbarkeit
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen
Ergebnis/ Mehrwert:Reduktion manueller Analyseaufwände, reproduzierbare und auditfähige Ergebnisse sowie hohe Akzeptanz der Resultate bei Fachabteilungen.
Kenntnisse:Python, Robot Framework, Linux, Docker (projektspezifisch), SQL
Embedded Communication & Control PlatformKunde: Volkswagen Group
Rolle: Embedded System Engineer / System Tester
Aufgaben:Development and validation of an embedded communication and control prototype with focus on reliable CAN communication and robust firmware architecture for automotive test environments.
- Controller: STM32F401RETx
- Firmware development on STM32F401RETx
- CAN integration and protocol handling
- Low-level driver development
- Debugging using CAN analyzer and logging tools
- Support of prototype and MVP development