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Abschlussarbeit: Unsupervised Learning für Anomalie Detektion in Zeitreihendaten(m/w/x)
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.
Requirements
- 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
Tasks
- 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
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- Machine-Learning Library
Benefits
Free or Subsidized Food
- Kantine
Additional Allowances
- Essenszulage
Other Benefits
- Barrierefreiheit
- Betriebsarzt
- Frauennetzwerk
Healthcare & Fitness
- Betriebliches Gesundheitsmanagement
- Fitnessraum
Parking & Commuter Benefits
- Parkplatz
- Gute Verkehrsanbindung
Corporate Discounts
- Mitarbeiterrabatte
Startup Environment
- Studentennetzwerk
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Verfasser einer Abschlussarbeit Bachelor/Master im Bereich Systems Engineering(m/w/x)
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Abschlussarbeit: Produktportfoliomanagement für Turbomaschinen(m/w/x)
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Abschlussarbeit: Produktportfoliomanagement für 4‑Takt‑Motoren(m/w/x)
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Abschlussarbeit: CFD-Modellierung und Simulation einer Hochdruckeinspritzung alternative Kraftstoffe(m/w/x)
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Abschlussarbeit: Unsupervised Learning für Anomalie Detektion in Zeitreihendaten(m/w/x)
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.
Requirements
- 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
Tasks
- 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
Education
- Bachelor's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- Machine-Learning Library
Benefits
Free or Subsidized Food
- Kantine
Additional Allowances
- Essenszulage
Other Benefits
- Barrierefreiheit
- Betriebsarzt
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Parking & Commuter Benefits
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- Gute Verkehrsanbindung
Corporate Discounts
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About the Company
Everllence
Industry
Engineering
Description
Das Unternehmen ebnet den Weg in eine klimaneutrale Weltwirtschaft und bietet nachhaltige Lösungen in Marine, Energie und Industrie.
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Abschlussarbeit: Entwicklung eines KI-gestützten Tools zur effizienten Auswahl von Motorlagerungen(m/w/x)
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Verfasser einer Abschlussarbeit Bachelor/Master im Bereich Systems Engineering(m/w/x)
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Abschlussarbeit: Produktportfoliomanagement für Turbomaschinen(m/w/x)
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Abschlussarbeit: Produktportfoliomanagement für 4‑Takt‑Motoren(m/w/x)
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Abschlussarbeit: CFD-Modellierung und Simulation einer Hochdruckeinspritzung alternative Kraftstoffe(m/w/x)
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