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Masterarbeit: Automatisierte Sensorkalibrierung und Fehlerklassifizierung für intelligente Sensornetzwerke (w/m/div.)
Bosch Group —Renningen
- Online-Bewerbung
- Datenanalyse
- Englisch
- Master
19 Std.
PhD - Cross-Domain Hyperspectral Anomaly Detection for Manufacturing (f/m/div.)
Bosch Group —Renningen
- Vollzeit
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Masterarbeit: Automatisierte Sensorkalibrierung und Fehlerklassifizierung für intelligente Sensornetzwerke (w/m/div.)

Bosch Group -
Renningen

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Details zur Stelle

Vollzeit | Befristeter Vertrag
vor 19 Stunden

Leistungen

Betriebliche Altersvorsorge

Qualifikationen

NumPy
Datenanalyse
Git
Englisch
Master
Softwareentwicklung
GitHub
Python
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Aufgaben

Dieses Projekt konzentriert sich auf die Optimierung der Zuverlässigkeit industrieller Maschinen durch fortschrittliches Sensormonitoring und automatisierte Kalibrierung. Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit untersuchen Sie zwei Hauptarten von Sensorausfällen: physische Hardware-Anomalien und softwarebedingte Abweichungen (Drifts). Durch die Kombination praxisnaher Messungen am Prüfstand mit Datenanalysen entwickeln Sie ein System, das zwischen diesen Fehlerarten unterscheidet und – wo möglich – automatisch softwarebasierte Korrekturen anwendet. Ihr abschließendes Konzept trägt zur Entwicklung selbstkalibrierender Sensorsysteme bei.

Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit führen Sie physische Messungen an einem Kugelgewindetrieb-(BSD)-Prüfstand durch, um sowohl fehlerfreie („gute“) Sensordaten als auch hardwarebedingte Sensorausfälle („schlechte“) zu erfassen und zu analysieren. Sie analysieren einen bereitgestellten, vorab detektierten Datensatz mit softwarebedingten Sensorabweichungen (z. B. Sensordrift). Sie erarbeiten Kriterien, die eine softwarekorrigierbare Drift von einem physischen Hardwarefehler unterscheiden, sodass der Sensor für eine rein softwarebasierte Rekalibrierung geeignet ist. Darüber hinaus recherchieren und bewerten Sie verschiedene softwarebasierte Rekalibrierungstechniken.

Sie entwerfen ein robustes Konzept für einen automatisierten Workflow, der auf Basis Ihrer Klassifikation die passende softwarebasierte Rekalibrierung auslöst und anschließend prüft, ob der Sensor wieder korrekt arbeitet. Zudem validieren Sie Ihr Konzept sowohl mit Ihren neu aufgezeichneten Hardware-Datensätzen als auch mit den bereitgestellten Drift-Datensätzen. Abschließend identifizieren Sie Fälle, in denen eine softwarebasierte Rekalibrierung nicht ausreicht (mit besonderem Fokus auf die aufgezeichneten Hardwarefehler), und schlagen eine Strategie vor, wie das System mit diesen physischen Anomalien umgehen soll (z. B. Kennzeichnung für Wartung oder Auslösen eines Hardwareaustauschs).

Profil

Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Data Science, Elektrotechnik, Mechatronik, Ingenieurwesen, Physik oder vergleichbar, mit sehr guten Studienleistungen
Erfahrung und Kenntnisse: Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie sicherer Umgang mit Data-Science-Bibliotheken (z. B. Pandas, NumPy, Scikit-learn); fundierte theoretische Kenntnisse und erste praktische Erfahrungen in Datenanalyse und Machine-Learning-Konzepten, insbesondere im Bereich Klassifikation; grundlegendes Verständnis physikalischer Messprinzipien, Sensortechnik oder industrieller Automatisierung; Kenntnisse in kollaborativer Softwareentwicklung sowie mit Plattformen wie Git/GitHub
Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind hoch motiviert, offen für Zusammenarbeit und Teamarbeit und verbinden eine eigenständige, systematische Arbeitsweise mit ausgeprägtem analytischem Denken
Arbeitsmodell: Unser hybrides Modell bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Präsenz vor Ort und Remote-Arbeit
Interesse: Sie haben großes Interesse daran, reale industrielle Problemstellungen zu lösen, und sind von der Idee fasziniert, intelligente, selbstwartende Systeme zu entwickeln
Sprachen: Verhandlungssicheres Englisch; Deutschkenntnisse sind von Vorteil

Wissenswertes zum Job

Start: nach vorheriger Absprache Dauer: 6 Monate Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule/Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie – falls erforderlich – eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität. Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Abbas Hassoun (Fachabteilung) +49 178 2363207 #LikeABosch startet hier: Jetzt bewerben! #LI-DNI

Hinweise zur Bewerbung

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Was wir bieten: Benefits bei Bosch

Finanzielle Benefits „Ich zahle nicht gute Löhne, weil ich viel Geld habe, sondern ich habe viel Geld, weil ich gute Löhne bezahle.“ – Robert Bosch, 1931. Das leben wir bei Bosch bis heute: Neben attraktiven Gehältern bieten wir viele finanzielle Zusatzleistungen, beispielsweise Boni für den gemeinsamen Beitrag zum Unternehmenserfolg, eine individuelle Leistungsvergütung sowie private und betriebliche Altersvorsorge. Zusätzlich können sich unsere Mitarbeitenden auf Vergünstigungen freuen: Neben Vorteilsportalen mit Rabatten für zahlreiche Online-Shops und Dienstleistungen profitieren sie selbstverständlich auch von Sonderkonditionen auf Bosch Produkte.

Willkommen in Renningen

Unser Forschungscampus in Renningen bildet den internationalen Knotenpunkt unserer Bereiche Forschung und Vorausentwicklung, Cross-Domain Computing Solutions und Bosch Center for Artificial Intelligence. Mitarbeiter aus aller Welt arbeiten daran, Antworten auf die Fragen von Übermorgen zu finden. Damit sich die Ideen unserer Forscher optimal entfalten können, ist der Campus ein Netz der kurzen Wege zwischen Kommunikation und Inspiration, an dem der Kreativität keine Grenzen gesetzt sind. Wollen auch Sie die Zukunft gestalten? Wir freuen uns auf Ihre Neugier und Innovationsfreude.

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