20 beste Stellen als artificial intelligence in renningen, bw – aktuell auf Personalsuche

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

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Aus Datenschutzgründen ist eine Bewerbung nur über unser Bewerbungsportal möglich. Bewerbungen per Mail oder Post können wir daher leider nicht berücksichtigen.

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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Willkommen bei Bosch

Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.

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artificial intelligence Jobs in renningen, bw

Masterarbeit: Automatisierte Sensorkalibrierung und Fehlerklassifizierung für intelligente Sensornetzwerke (w/m/div.)

Linux Systems Administrator

Masterarbeit: KI-basierte sensorlose Regelung von E-Antrieben (w/m/div.)

Mandatory Internship in Automation of Process Development with Agentic AI in Manufacturing

Masterarbeit zur datengetriebenen Kraftvorhersage beim Rotationsschleifen in der Halbleiterindustrie (w/m/div.)

Masterarbeit: Kausale Foundation-Modelle für Enterprise Intelligence (w/m/div.)

Forschungsingenieur AI/ML und Kunststoffsimulation (w/m/div.)

PhD - Foundation Models and Agentic AI for Industrial Automation

Software Engineer-Junior

Master Thesis Autonomous Agentic Control Design - Translating System-Theoretic Properties into Self-Improving Synthesis Loops

Data Scientist-Jr

Master Thesis Automated Sensor Recalibration & Failure Classification for Intelligent Sensor Networks

Promotion - Foundation Models und Agentic AI für die industrielle Automatisierung

PhD – Foundation-Modelle und agentische KI für die industrielle Automatisierung (w/m/div.)

Masterarbeit: Ambient Sensing für digitale Gesundheitsbiomarker (w/m/div.)

Software Engineer, Data Infrastructure & Acquisition - Stuttgart, Germany

Master Thesis Causal Foundation Models for Enterprise Intelligence

Trainee Cloud & Data - Dein Einstieg in Artificial Intelligence & Data (m/w/d)

Data Visualization Engineer & Data Integration Analyst

PhD - Scalable and Efficient Reinforcement Learning Methods for Physical AI (f/m/div.)

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