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Masterarbeit Föderierte ML-Modelle in Smart Services (m/w/d)

Standort: 

Bretten, DE, 75015

Bereich/Abteilung:  Development
Karrierelevel:  Bachelor- / Masterarbeit


„Accelerating business to improve the lives of people”. Unser Purpose drückt ideal aus, was wir tagtäglich mit Begeisterung tun – die IT-Systeme unserer Kunden vernetzen, um ihre Prozesse zu digitalisieren, damit die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort ankommen. Nur durch ungehinderten Datenfluss können Autos vom Werksband rollen, fristgerechte Zahlungen getätigt werden und Supermarktregale aufgefüllt werden.

Unsere Erfolgsgeschichte begann 1986, als die Digitalisierung der Lieferketten in der deutschen Automobilindustrie mit uns ihren Anfang nahm. Heute ist SEEBURGER ein führender globaler B2B-Softwareanbieter mit rund 1.000 #Businessbeschleunigern in weltweit 15 Ländern und über 10.000 zufriedenen Kunden, die unseren innovativen Lösungen vertrauen.

Thema

 

Daten- und Prozessintegration für föderierte ML-Modelle in KI-basierten Smart Services 
 

Motivation und Ziele

 

Für eine effiziente und skalierbare Nutzbarmachung KI-basierter Smart Services, entwickeln sich zunehmend Vorgehensmodelle und Instrumente für ein Zusammenspiel zwischen MLOps und Fachabteilungen. Diese stellen neue Herausforderungen an Integration und Orchestrierung von Daten und Services, zu deren automatisierten Überwachung, Bereitstellung und Verarbeitung. Ein Beispiel ist die Nutzung föderierter ML-Modelle, für die entsprechende Mechanismen im Kontext angebotener Smart Services heute noch kaum zu finden sind. Im Zuge der Arbeit sollen Ansätze zur Integration und Orchestrierung von hierzu nötigen Microservices für die Daten- und Prozessintegration entwickelt und in einer Labor-Umgebung prototypisch umgesetzt werden. Anhand idealtypischer Szenarien und Daten, aus laufenden Forschungsprojekten, sollen die Ergebnisse validiert werden.

 

Aufgaben

 

  • Einarbeiten in die Thematiken KI-basierter Smart Services und IoT Plattformen 
  • Analyse von Engineering und Maintenance-Ansätzen für föderierte ML-Modellen 
  • Analyse/Nutzung hierzu bestehender Technologien (z.B. TFF, Flower)
  • Aufbau eines Umsetzungskonzepten unter Berücksichtigung prototypischer BIS-IoT Umgebung
  • Validierung und Bewertung des Ansatzes auf Basis idealtypischer Szenarien und Daten

 

Dienstsitz: Karlsruhe und/oder Bretten.

 

 

Kontakt Recruiting:

 

Daniel Iwtschenko

+49 7252 96-2224

d.iwtschenko@seeburger.de

LinkedIn - XING


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