Masterarbeit Data Science in der MEMS-Entwicklung - Identifikation und Modellierung von kausalen Beziehungen

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.

Die Robert Bosch GmbH freut sich auf deine Bewerbung!

MEMS (Mikro-Elektro-Mechanische Systeme) sind Gerate mit mechanischen Strukturen im Mikrometerbereich. Durch die Kombination mit einer Elektronik (ASIC) entsteht eine Sensorik auf einem einzelnen Chip. Sie sind in unserem Alltag unverzichtbar und finden Anwendung in Smartphones, Automobilen, Computern und Smart-Devices. Die Herstellung dieser feinen Strukturen ist ein mehrstufiger, komplexer Prozess. Wahrend die kausalen Zusammenhange fur Teilsysteme der Produktionskette implizit bekannt sind, fehlt eine explizite Darstellung und systematische Aufarbeitung dieser Beziehungen. In anderen Bereichen der Produktion sind die kausalen Mechanismen weitestgehend unbekannt, man spricht von einer fehlenden, kausalen "Grundwahrheit". Ziel der Arbeit ist die Modellierung der kausalen Grundwahrheit fur das bekannte Teilsystem, sowie die Proposition und Validation einer Hypothese der Grundwahrheit des unbekannten Teilsystems.

• Wahrend deiner Masterarbeit eignest du dir fundierte Kenntnisse uber Kausalitat und deren Abgrenzung zu Korrelation an, um die theoretischen Grundlagen deiner Arbeit zu festigen.
• Tiefgehend beschaftigst du dich mit der MEMS-Technologie, den spezifischen Produktionsprozessen und der komplexen MEMS-Produktion.
• Du identifizierst und analysierst kausale Beziehungen in bekannten Teilsystemen, indem du relevante Variablen verstehst und diese anhand von Literatur und Lehrbuchern herleitest.
• Anschlieend entwickelst du Hypothesen und Modelle fur die kausale Grundwahrheit dieser Systeme, die du explizit, analytisch und grafisch darstellst.
• Deine entwickelten Hypothesen validierst du im engen Austausch mit dem Bosch-Expertenteam und wendest die erarbeitete Methodik auf unbekannte Teilsysteme mit komplexeren Zusammenhangen an.
• Du evaluierst bekannte Algorithmen zur datengetriebenen Inferenz kausaler Beziehungen mithilfe deiner selbst entwickelten Modelle.
• Deine Ergebnisse bereitest du sorgfaltig auf, analysierst sie und prasentierst sie regelmaig in der Arbeitsgruppe.

• Ausbildung: Masterstudium im Bereich Elektrotechnik, Mechatronik, Physik, Informatik, Mathematik oder vergleichbar mit guten bis sehr guten Studienleistungen
• Erfahrungen und Know-how: Programmierkenntnisse in Python; gutes Verstandnis von Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie; Grundverstandnis elektro-mechanischer Systeme; Erfahrung im Umgang mit Git; einfache SQL-Kenntnisse
• Personlichkeit und Arbeitsweise: dir gelingt es, offen auf neue Themen zuzugehen, selbststandig Losungen zu erarbeiten und dich engagiert in komplexe Problemstellungen einzuarbeiten, wobei du auch vor ungelosten Herausforderungen nicht zuruckschreckst
• Arbeitsalltag: deine Prasenz vor Ort ist erforderlich, mobiles Arbeiten teilweise moglich
• Begeisterung: Interesse an physikalischen Systemen, sowie derer mathematischer Beschreibung
• Sprachen: gutes Deutsch und Englisch

Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate

Voraussetzung fur die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fuge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, die Prufungsordnung sowie ggf. eine gultige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Dein Bachelorabschluss ist so gut wie in der Tasche und bevor du dich in das nachste akademische Abenteuer Master aufmachst, mochtest du erstmal praktische Erfahrungen sammeln? Dann passt du perfekt zu unserem PreMaster Programm. Schau dir hier direkt unsere offenen Stellen an.

Vielfalt und Inklusion sind fur uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns uber alle Bewerbungen: unabhangig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identitat.

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Anna Hunstig (Fachabteilung)
+49 7121 35 18315

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