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EVEverllence

vor 18 Std.

Abschlussarbeit: Unsupervised Learning für Anomalie Detektion in Zeitreihendaten(m/w/x)

Augsburg

VollzeitPraktikumVor Ort

AI/ML

Data Science

Nejo KI-Zusammenfassung

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Implementierung und Test von Unsupervised-Machine-Learning-Methoden zur Anomalieerkennung in Zeitreihendaten von Kundenanlagen. Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, technischer Informatik oder Ingenieurwissenschaften ist erforderlich. Kantine und Essenszulage werden angeboten.

Anforderungen

Studium Informatik, Technische Informatik, Ingenieurwissenschaften oder vergleichbar
Gute Kenntnisse im Bereich Machine-Learning
Sicherer Umgang mit Python
Erfahrung mit mindestens einer Machine-Learning Library wünschenswert

Aufgaben

Unsupervised-Machine-Learning-Methoden für Anomaliedetektion in Zeitreihen recherchieren und bewerten
Gewählte Ansätze an realen Betriebsdaten von Kundenanlagen implementieren
Gewählte Ansätze an realen Betriebsdaten von Kundenanlagen trainieren
Gewählte Ansätze an realen Betriebsdaten von Kundenanlagen testen
Ergebnisse zueinander systematisch auswerten
Ergebnisse mit bestehenden Inhouse-Modellen systematisch vergleichen

Ausbildung

Bachelor-Abschluss

Sprachen

Deutsch – verhandlungssicher

Tools & Technologien

Python
Machine-Learning Library

Benefits

Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten

Kantine

Sonstige Zulagen

Essenszulage

Sonstige Vorteile

Barrierefreiheit
Betriebsarzt
Frauennetzwerk

Gesundheits- & Fitnessangebote

Betriebliches Gesundheitsmanagement
Fitnessraum

Parkplatz & Pendelvorteile

Parkplatz
Gute Verkehrsanbindung

Mitarbeiterrabatte

Mitarbeiterrabatte

Startup-Atmosphäre

Studentennetzwerk

Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Everllence erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.

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