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Praktikum Datenkorruptionen von KI-Modellen im Fertigungsumfeld (w/m/d)

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Praktikum Datenkorruptionen von KI-Modellen im Fertigungsumfeld (w/m/d)

vor 2 StundenTechPraktikum
Vor Ort

Kurzübersicht

Sprachen

Englisch erforderlichDeutsch erforderlich

Erforderliche Skills

Manufacturing DataModel ValidationData ProcessingData Quality ManagementMachine LearningData AnalysisStatisticsQuality DataRobustness AssessmentPrediction AccuracyPerformance MetricsAnomaly DetectionBias MitigationProduction AnalyticsFeature Engineering

Stellenbeschreibung

Arbeitsumfeld

Die Qualitätssicherung (QS) Fügetechnik hat als Teil der QS-Fertigung am Standort Wolfsburg die Aufgabe, sicherzustellen, dass alle Fügeverbindungen (z.B. Schweißungen, Klebungen und Schraubenverbindungen) den technischen Anforderungen, Sicherheitsstandards und Qualitätsanforderungen entsprechen. Dies geschieht durch die Freigabe von Prozessen, die Überwachung von serienbegleitenden Produktprüfungen und die Analyse von Abweichungen und Beanstandungen. Hinzu kommen Digitalisierungsprojekte im Bereich der Dokumentation von Produktprüfungen und zukünftig die KI-gestützte Prozessdatenanalyse. Im Rahmen des Praktikums ist die Erstellung einer Abschlussarbeit (Bachelor/ Master) möglich. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

  • Bewerten vorhandener KI-Modelle auf ihre Einsatzmöglichkeit im Fertigungsumfeld
  • Herausarbeiten von Unterschieden zwischen Labor- und Fertigungsdaten
  • Benennen und Quantifizieren allgemeiner und anwendungsspezifischer Datenkorruptionen
  • Erarbeiten von Optimierungsmaßnahmen zum Ausgleich von Verzerrungen der Ergebnisvorhersage von KI-Modellen in KI-Prüfsystemen
  • Ermitteln von Kennzahlen, die den Einfluss von Datenkorruptionen beschreiben
  • Erarbeiten einer Methode zur Verifikation von KI-Modellen unter Berücksichtigung von Korruptionseinflüssen

Anforderungen an die Qualifikation

  • Studierende (auch im Gap Year) in den Bereichen Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbare Studienrichtungen
  • Gute bis sehr gute Studienleistungen
  • Grundkenntnisse in Datenanalyse sowie Statistik
  • Kenntnisse in Machine Learning, Datenverarbeitung und idealerweise erste Berührungspunkte mit Fertigungs- oder Qualitätsdaten wünschenswert
  • idealerweise Erfahrung in der Anwendung von Machine-Learning-Methoden, Datenanalysen oder Softwareprojekten
  • Sprachkenntnisse Deutsch und Englisch Sprachniveau B2

Folgende Dokumente sind mit der Bewerbung einzureichen

  • Lebenslauf
  • Aktuelle Immatrikulationsbescheinigung
  • Aktueller Notenspiegel
  • Bei einem Pflichtpraktikum zusätzlich eine Bescheinigung der Hochschule
  • Ggf. Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis

Keywords

Anomalieerkennung, Robustheitsbewertung, Bias-Mitigation, Modellvalidierung, Datengüte-Management, Vorhersagegenauigkeit, Feature Engineering, Performance-Metriken, Produktionsanalytik

Der Bruttostundenlohn für Praktika (auch Pflichtpraktika) und Abschlussarbeiten entspricht der Höhe des aktuellen Mindestlohns.

Kontakt für diese Ausschreibung: Jana Schlüter
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