Магистрант по машинному обучению (м/ж/д)

HENSOLDT является ведущей компанией в европейской оборонной промышленности с глобальным охватом. Расположенная в Тауфкирхене, недалеко от Мюнхена, компания разрабатывает комплексные сенсорные решения для защиты и безопасности. Являясь технологическим лидером, HENSOLDT развивает оборонную электронику и оптронику и постоянно расширяет свой портфель на основе инновационных подходов к управлению данными, робототехнике и кибербезопасности. Наши продукты могут быть использованы в областях космоса, воздуха, земли, моря, безопасности, кибер и информационного пространства. В 2023 году HENSOLDT достигла продаж в 1,85 млрд евро. После приобретения ESG GmbH в компании работает около 8500 сотрудников. HENSOLDT котируется на Франкфуртской фондовой бирже в MDAX. На сайте Ulm мы ищем трубопровод машинного обучения для отдела промышленного машиностроения в следующий раз, чтобы предсказать тестовые данные наших продуктов. Masterand (w/m/d) в машинном обучении Отдел промышленного машиностроения отвечает за промышленную осуществимость собственной продукции HENSOLDT. Это включает в себя процесс разработки в контексте «Concurrent Engineering», этап запуска серии, а также надежное и масштабируемое серийное производство существующих продуктов. Оцифрованные процессы и данные о продукте являются основой для этого и постоянно совершенствуются. Эта магистерская диссертация основана на результатах диссертации бакалавра, которая продемонстрировала базовую осуществимость прогнозов для тестовых данных продуктов. В магистерской диссертации проводится систематический анализ дальнейших моделей машинного обучения и их применение к различным группам продуктов. Целью работы является разработка существующего конвейера машинного обучения и оценка различных моделей машинного обучения для оптимизации их применения в различных группах продуктов и обеспечения более точного прогнозирования тестовых данных. В рамках данной магистерской диссертации проводится систематический анализ эффективности и пригодности различных подходов машинного обучения для оценки их потенциала в контексте конкретных требований продукции HENSOLDT. Результаты этой оценки будут использованы для проведения оценки затрат и выгод, на основе которой можно будет обсудить дальнейшие инвестиции и интеграцию в производственные процессы HENSOLDT. .