Werkstudent (m/w) Machine Learning im Kontext Variantensimulation

Festo ist ein unabhängiges Familienunternehmen mit rund 20.100 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und weltweit führend in der Automatisierungstechnik. Hier treffen Technikbegeisterte auf Erfindergeister, Quer- auf Andersdenker und Teamplayer auf Ideenzünder. Das Ergebnis: 100 Innovationen und Produktneuheiten pro Jahr. Unsere treibende Kraft: Freiraum. Denn nur wenn Ideen keine Grenzen kennen, können sie die Welt erobern. Entdecken Sie die Arbeitswelt von Festo und sammeln Sie wertvolle Praxiserfahrung schon während Ihres Studiums. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Werkstudent (m/w) Machine Learning im Kontext Variantensimulation

Die Festo AG & Co. KG ist Komponentenlieferant, bietet aber mehr und mehr systemische Lösungen an. Aus der hohen Anzahl von Komponenten ergibt sich eine herausfordernd abzubildende Systemvarianz. Dem Kunden einen einfachen Einstieg in die Festo Lösungswelt zu bieten ist daher von hoher Wichtigkeit. Ziel ist es, dem Kunden mit Hilfe semantischer Technologien eine Komponente oder eine Antriebskette vorzuschlagen, die seine Anforderungen optimal erfüllt. Aktuell wird die Kompatibilität der Komponenten bestimmt, alle vorgeschlagenen Lösungen werden umfangreich simuliert und der Nutzen bewertet. Die Anzahl der Simulationen sollte, um möglichst responsiv zu sein, klein gehalten werden. Die Aufgabenstellung sieht hier vor, Machine Learning zu verwenden, um eine Vorhersageheuristik für die Auslastung und Bewertung der gefundenen Lösungen zu finden und dem Kunden nur die Top-Lösungen anzuzeigen. Hierfür suchen wir interessierte Studenten, die uns mit ihrem Engagement und ihrem Wissen unterstützen und auch weitere Impulse geben. Dies kann in Form einer Werkstudententätigkeit oder einer Abschlussarbeit erfolgen.

Ihre Aufgaben:

  • Unterstützung beim Erzeugen der Trainingsdaten und der Modellierung
  • Verifikation der gefundenen Heuristiken
  • Begleitung der Integration in aktuell entstehende Plattformen
  • Untersuchung potenzieller Konzepte für die Integration neuronaler Netze in bestehende Projekte
  • Identifikation, Beschreibung und Bewertung von Mustern und Best Practices für die Daten- und Informationsmodellierung sowie das Ontologie Design für industrielle Produkte und Prozesse basierend auf den W3C-Standards Resource Description Framework (RDF), RDF-Schema (RDFS) und Web Ontology Language (OWL)

Ihre Qualifikationen:

  • Masterstudent (m/w) der Informatik, Informationstechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Spezialisierung im Bereich neuronale Netze und Machine Learning, Kenntnisse von Semantic-Web-Technologien und -Werkzeugen (z. B. RDF, RDFS, OWL) wünschenswert
  • Softwareengineering in Java oder C# sowie Interesse an der Industrieautomation

Ort der Tätigkeit:Festo AG & Co. KGEsslingen,DeutschlandAnsprechpartner:Janina Grokenberger0711 347- 53850Online-Bewerbung:www.festo.com/jobworldReferenzcode:TD17-38625H2

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