Mercedes-Benz AG
Im Bereich E/E Architektur- und System Engineering verantworten wir die baureihenübergreifende Diagnosesoftware zur Prüfung und Inbetriebnahme von elektronischen Steuergeräten und Systemen.Im Rahmen von Prüf- und Inbetriebnahmetests treten Testerabbrüche auf, die häufig auf Kommunikationsprobleme zwischen verschiedenen Steuergeräten zurückzuführen sind. Die Analyse dieser Fehler erfolgt bislang nur eingeschränkt, wodurch Transparenz über die tatsächlichen Ursachen fehlt und Optimierungspotenziale nur begrenzt genutzt werdenZiel dieser Abschlussarbeit ist es, ein KI-gestütztes Modell zur Erkennung und Ursachenanalyse von Testerabbrüchen zu entwickeln. Dabei sollen Muster in Kommunikationsdaten identifiziert und relevante Einflussfaktoren herausgearbeitet werden, um eine fundierte Ursachenanalyse zu ermöglichen.
Diese Herausforderungen kommen auf Sie zu:
Mitwirkung bei der Analyse komplexer Fragestellungen im Bereich Machine Learning und KI
Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden zur datengetriebenen Fehleranalyse
Umsetzung von Datenanalysen und Modellierungsansätzen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken (z. B. pandas, scikit-learn)
Einarbeitung in neue Datenquellen sowie Entwicklung von Ansätzen zur Datenaufbereitung und -interpretation
Transfer von theoretischem Wissen aus dem Studium in praxisnahe Anwendungen
Strukturierte Bearbeitung komplexer Aufgabenstellungen im technischen Umfeld
Eigenständige Einarbeitung in neue Themenfelder und Systeme innerhalb eines interdisziplinären Teams
Kommunikation von Analyseergebnissen in deutscher und englischer Sprache
Die endgültige Themenfindung erfolgt in Absprache mit der Hochschule, Ihnen und uns.
Um dich für diesen Job zu bewerben, besuche bitte www.studydrive.net.
