Masterand (w/m/d) im Bereich Machine Learning

HENSOLDT ist ein führendes Unternehmen der europäischen Verteidigungsindustrie mit globaler Reichweite. Das Unternehmen mit Sitz in Taufkirchen bei München entwickelt Sensor-Komplettlösungen für Verteidigungs- und Sicherheitsanwendungen.

Als Technologieführer treibt HENSOLDT die Entwicklung der Verteidigungselektronik und Optronik voran und baut sein Portfolio auf der Grundlage innovativer Ansätze für Datenmanagement, Robotik und Cybersicherheit kontinuierlich aus.

Unsere Produkte sind einsetzbar in den Bereichen Space, Air, Land, Sea, Security, Cyber & Information Space.

2023 erzielte HENSOLDT einen Umsatz von 1,85 Milliarden Euro. Nach der Übernahme der ESG GmbH beschäftigt das Unternehmen circa 8.500 Mitarbeiter. HENSOLDT ist an der Frankfurter Wertpapierbörse im MDAX notiert.

Am Standort Ulm suchen wir für die Abteilung „Industrial Engineering“ für die Weiterentwicklung einer Machine Learning Pipeline für die Vorhersage von Prüfdaten von unseren Produkten zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen

Die Abteilung „Industrial Engineering“ ist verantwortlich für die industrielle Fertigbarkeit der HENSOLDT eigenen Produkte. Dies um fasst den Entwicklungsprozess im Rahmen des „Concurrent Engineerings“, die Serienanlaufphase, wie auch die robuste und skalierfähige Serienproduktion von Bestandsprodukten. Die digitalisierten Prozesse und Produktdaten bilden die Basis dafür und werden kontinuierlich verbessert.

Diese Masterarbeit basiert auf den Erkenntnissen einer Bachelorarbeit, welche die grundsätzliche Machbarkeit von Vorhersagen für Prüfdaten von Produkten nachgewiesen hat. In der Masterarbeit soll die systematische Analyse von weiteren Machine Learning Modellen sowie deren Anwendung auf unterschiedliche Produktgruppen erfolgen.

Ziel der Arbeit ist es, die bestehende Machine Learning Pipeline weiterzuentwickeln und verschiedene Machine Learning Modelle zu evaluieren, um deren Anwendung auf unterschiedliche Produktgruppen zu optimieren und präzisere Vorhersagen von Prüfdaten zu ermöglichen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine systematische Analyse der Leistungsfähigkeit und Eignung verschiedener Machine Learning Ansätze durchgeführt, um deren Potenzial im Kontext der spezifischen Anforderungen der HENSOLDT Produkte zu bewerten.

Die Ergebnisse dieser Evaluierung sollen genutzt werden, um eine Kosten-Nutzen Abschätzung durchzuführen anhand derer weitere Investitionen sowie die Integration in die Produktionsprozesse von HENSOLDT diskutiert werden kann.

• Weiterentwicklung einer Machine Learning Pipeline für die Vorhersage von Testergebnissen für unterschiedliche Baugruppen in Produkten
• Durchführen einer Kosten/Nutzen Abschätzung für die Integration dieses Ansatzes in unsere Produktionsprozesse

• Eingeschriebener Student (w(/m/d) im Bereich IT, Naturwissenschaften oder Elektrotechnik
• Erfahrung in der Programmierung mit Python
• Kenntnisse über die Verwendung und Implementierung von Machine Learning Modellen
• Teamfähige, kommunikative und eigenständige Arbeitsweise
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Bitte lade bei deiner Bewerbung deine aktuell gültige Immatrikulationsbescheinigung hoch.

• Flexible Arbeitszeiten & Work-Life-Balance
• Vergütung & Sozialleistungen
• Persönliche & berufliche Entwicklung
• Arbeitsatmosphäre
• Gesundheit & Vorsorge
• Mobilität & Nachhaltigkeit