Masterarbeit Deep Learning auf multivariaten Zeitreihendaten im Motorradbereich

Skills this role screens for

Responsibilities

What you'll do

• Aufbereitung, Bereinigung und Strukturierung empirischer Messdaten von Motorrädern aus realen Testfahrten
• Validierung entwickelter Modelle anhand empirischer Messdaten
• Konzipierung und Implementierung von zeitreihenbasierten Deep-Learning-Ansätzen (Sequence-to-Sequence) zur Mustererkennung und Zustandsschätzung
• Überprüfung der Erklär- und Interpretierbarkeit der Ergebnisse von Deep-Learning-Modellen mithilfe ausgewählter Methoden
• Beitrag zur Entwicklung zukünftiger Fahrassistenzsysteme

Requirements

What they're looking for

• Fundiertes Verständnis und praktische Erfahrung in der Daten(vor)verarbeitung und Datenauswertung
• Solide Vorkenntnisse in der Anwendung von zeitreihenbasierten Deep-Learning-Modellen (z.B. PyTorch, SciKit Learn)
• Solide Vorkenntnisse in Sequence-to-Sequence-Ansätzen
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
• Fähigkeit, komplexe Sachverhalte schnell zu erfassen und analytisch zu durchdringen
• Strukturierte Arbeitsweise
• Teamfähigkeit
• Begeisterung für Innovation und Technologie
• Verhandlungssicheres Deutsch
• Verhandlungssicheres Englisch
• Immatrikulation an einer Hochschule

Qualifications

What you'll need

• Masterstudium (fortgeschrittener Studienverlauf) in Data Science, Informatik, Mathematik, Mechatronik, Physik oder verwandte Ingenieurs-/Naturwissenschaften
• Sehr gute Studienleistungen

Nice to have

What would help

• Erste Erfahrungen im Umgang mit Explainable AI (XAI) (z.B. SHAP, LIME)
• Kenntnisse in C/C++