Masterarbeit Deep Learning auf multivariaten Zeitreihendaten im Motorradbereich

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!

Mochtest du die Zukunft der Motorradsicherheit aktiv mitgestalten und dabei modernste Deep-Learning-Methoden einsetzen? Werde Teil unserer zentralen Forschung und leiste einen entscheidenden Beitrag zur Reduzierung des Unfallrisikos. Im Rahmen deiner Masterarbeit widmest du dich der Analyse von komplexen, multivariaten Zeitreihendaten. Als Datenbasis dienen dir hierbei insbesondere empirische Messdaten von Motorradern aus realen Testfahrten. Ziel ist es, Muster zu erkennen, Fahrzustande vorherzusagen und somit einen direkten Beitrag zur Entwicklung zukunftiger Fahrassistenzsysteme zu leisten.

• Du ubernimmst die Aufbereitung, Bereinigung und Strukturierung empirischer Messdaten aus realen Testfahrten und validierst deine entwickelten Modelle anhand dieser Daten.
• Konzipiere und implementiere zeitreihenbasierte Deep-Learning-Ansatze zur Mustererkennung und Zustandsschatzung, wobei du dich insbesondere auf Sequence-to-Sequence-Ansatze konzentrierst.
• Mithilfe ausgewahlter Methoden uberprufst du die Erklar- und Interpretierbarkeit der Ergebnisse deiner entwickelten Deep-Learning-Modelle.
• Deine Arbeit findet direkte Anwendung in der praxisnahen Forschung und bildet eine wertvolle Basis fur zukunftige Sicherheits- und Assistenzsysteme.

• Ausbildung: Masterstudium im Bereich Data Science, Informatik, Mathematik, Mechatronik, Physik oder verwandte Studiengange in den Ingenieurs- oder Naturwissenschaften mit sehr guten Studienleistungen und fortgeschrittenem Studienverlauf
• Erfahrungen und Know-how: fundiertes Verstandnis 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) und Sequence-to-Sequence-Ansatzen; erste Erfahrungen im Umgang mit Explainable AI (XAI) (z.B. SHAP, LIME); sehr gute Programmierkenntnisse in Python; Kenntnisse in C/C++ von Vorteil
• Personlichkeit und Arbeitsweise: dir gelingt es, komplexe Sachverhalte schnell zu erfassen sowie analytisch zu durchdringen; du arbeitest strukturiert und integrierst dich erfolgreich in Teams
• Arbeitsalltag: wir bieten dir die Moglichkeit, hybrid zu arbeiten
• Begeisterung: fur Innovation und Technologie
• Sprachen: verhandlungssicheres 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, deinen Notenspiegel aus dem Bachelorstudium, die Prufungsordnung sowie ggf. eine gultige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

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.

Du hast fachliche Fragen zum Job?
Max Prochaska (Fachabteilung)
+49 173 2826129

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