Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Methoden für kausale Inferenz in Unternehmensanwendungen.
- Unternehmen: Bosch, ein führendes Unternehmen für hochwertige Technologien und Dienstleistungen.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, internationale Zusammenarbeit und die Möglichkeit zur Veröffentlichung deiner Forschung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team, das Vielfalt und Inklusion schätzt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit und arbeite an spannenden Projekten im Bereich KI und maschinelles Lernen.
- Qualifikationen: Masterstudium in Informatik oder vergleichbar, starke Kenntnisse in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Unternehmensbeschreibung: Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen erfinden, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiter ist fest verankert: Wir wachsen zusammen, genießen unsere Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!
Stellenbeschreibung: Große Sprachmodelle (LLMs) haben die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert, aber sie verfügen nicht über ein echtes Verständnis von Ursache und Wirkung. Diese Einschränkung ist ein kritisches Hindernis für ihre Anwendung in hochriskanten industriellen Bereichen, in denen das Verständnis des „Warum“ hinter einem Ereignis entscheidend ist. Tabellarische Fundamentmodelle, insbesondere vorher angepasste Netzwerke (PFNs), die auf synthetischen Daten trainiert werden, um die Notwendigkeit großer Mengen an realen Daten zu eliminieren, haben eine erstklassige Leistung in Klassifikation und Regression gezeigt. Ihre Anwendung auf kausale Aufgaben wurde jedoch kaum untersucht.
Das Ziel Ihrer Thesis ist es, die Leistungsfähigkeit von Fundamentmodellen mit funktionalen kausalen Modellen zu kombinieren, um kausale Inferenzaufgaben für Unternehmensanwendungen bei Bosch zu lösen. Sie werden eine umfassende Literaturübersicht über den aktuellen Stand der Forschung zu Fundamentmodellen und deren Anwendung auf kausale Inferenz durchführen. Darüber hinaus werden Sie neue Methoden für fundamentmodellbasierte kausale Aufgaben entwickeln, mit einem Fokus auf Ursachenanalyse und diese an akademischen Benchmarks sowie realen Anwendungsfällen bei Bosch testen. Zusätzlich werden Sie in einem globalen Forschungsteam arbeiten und zusammenarbeiten. Idealerweise wird Ihre Arbeit zu einer wissenschaftlichen Veröffentlichung führen.
Qualifikationen:
- Bildung: Masterstudium im Bereich Informatik oder vergleichbar, Bachelorabschluss in Informatik
- Erfahrung und Wissen: starkes akademisches Fundament in maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung, solides Verständnis von Fundamentmodellen und Transformer-Architekturen, praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, TensorFlow), Vertrautheit mit Graphdatenstrukturen, graphbasierten neuronalen Netzwerken und verwandten Konzepten ist von Vorteil
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind eine motivierte, forschungsorientierte Person, die Probleme proaktiv und unabhängig löst
- Arbeitsroutine: Ihre teilweise Anwesenheit vor Ort ist erforderlich
- Begeisterung: ein großes Interesse an Problemlösungen
- Sprachen: verhandlungssicher in Englisch
Zusätzliche Informationen: Start: nach vorheriger Vereinbarung, Dauer: 6 Monate. Voraussetzung für diese Thesis ist die Immatrikulation an einer Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihre Notenübersicht, die Prüfungsordnung und, falls angegeben, eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle? Juergen Luettin (Fachabteilung) +49 160 908 15759, Mirjam Steger (Fachabteilung) +49 171 415250. Arbeiten Sie #LikeABosch: Jetzt bewerben!
Master Thesis Causal Foundation Models for Enterprise Intelligence Arbeitgeber: Ultimate.ai
PepsiCo Beverages Canada ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Abbotsford und Umgebung eine dynamische und inklusive Unternehmenskultur bietet. Mit wettbewerbsfähigen Gehältern, umfassenden Sozialleistungen und einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine positive Arbeitsumgebung, in der jeder Mitarbeiter die Möglichkeit hat, bedeutende Veränderungen zu bewirken und einen bleibenden Einfluss auf die Gemeinschaft auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Master Thesis Causal Foundation Models for Enterprise Intelligence erhalten könntest
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei Ultimate.ai bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei Ultimate.ai für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Master Thesis Causal Foundation Models for Enterprise Intelligence mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei Ultimate.ai definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei Ultimate.ai durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ultimate.ai vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei Ultimate.ai möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
