Auf einen Blick
- Aufgaben: Kombiniere Foundation-Modelle mit kausalen Modellen für innovative Unternehmensanwendungen.
- Unternehmen: Bosch, ein führendes Unternehmen in Technologie und Dienstleistungen.
- Vorteile: Praktische Erfahrung in einem globalen Forschungsteam und Möglichkeit zur Publikation.
- Weitere Informationen: Dauer: 6 Monate, flexible Arbeitszeiten und ein inspirierendes Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und löse spannende Probleme in der Industrie.
- Qualifikationen: Masterstudium in Informatik oder vergleichbar, Kenntnisse in Machine Learning und NLP.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben von Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeitenden ist felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, wir haben Freude an unserer Arbeit und wir inspirieren uns gegenseitig. Machen Sie mit und spüren Sie den Unterschied. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert, verfügen jedoch nicht über ein echtes Verständnis von Ursache und Wirkung. Diese Einschränkung stellt eine wesentliche Hürde für ihren Einsatz in sicherheits- und geschäftskritischen industriellen Anwendungsfeldern dar, in denen das Verständnis des „Warum“ hinter einem Ereignis entscheidend ist. Tabellarische Foundation Models, insbesondere Prior-Fitted Networks (PFNs), die auf synthetischen Daten trainiert werden, um den Bedarf an großen Mengen realer Daten zu reduzieren, haben in Klassifikations- und Regressionsaufgaben eine Leistung auf dem Stand der Technik gezeigt. Ihre Anwendung auf kausale Aufgaben wurde jedoch bislang kaum untersucht.
Ziel Ihrer Abschlussarbeit ist es, die Leistungsfähigkeit von Foundation Models mit funktionalen kausalen Modellen zu kombinieren, um Aufgaben der kausalen Inferenz für Unternehmensanwendungen bei Bosch zu lösen. Sie führen eine umfassende Literaturrecherche zum aktuellen Stand der Forschung zu Foundation Models und deren Anwendung in der kausalen Inferenz durch. Darüber hinaus entwickeln Sie neue Methoden für foundation-model-basierte kausale Aufgaben mit Schwerpunkt auf Root‑Cause‑Analyse und testen diese anhand wissenschaftlicher Benchmarks sowie an praxisnahen Anwendungsfällen bei Bosch. Zusätzlich arbeiten und kooperieren Sie in einem globalen Forschungsteam. Idealerweise mündet Ihre Arbeit in einer wissenschaftlichen Publikation.
Qualifikationen
- Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik oder vergleichbar; Bachelorabschluss in Informatik
- Erfahrung und Kenntnisse: Sehr guter akademischer Hintergrund in Machine Learning und Natural Language Processing (NLP)
- Fundiertes Verständnis von Foundation Models und Transformer-Architekturen
- Praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks (z. B. PyTorch, TensorFlow)
- Kenntnisse in Graph-Datenstrukturen, Graph Neural Networks und verwandten Konzepten sind von Vorteil
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind eine motivierte, forschungsorientierte Person und lösen Probleme proaktiv sowie eigenständig
- Arbeitsroutine: Eine teilweise Anwesenheit vor Ort ist erforderlich
- Begeisterung: Ausgeprägtes Interesse an der Lösung von Problemstellungen
- Sprachen: Verhandlungssicheres Englisch in Wort und Schrift
Zusätzliche Informationen
- Beginn: nach vorheriger Vereinbarung
- Dauer: 6 Monate
- Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule/Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie – falls erforderlich – eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion oder Weltanschauung, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
Masterarbeit: Kausale Foundation-Modelle für Enterprise Intelligence (w/m/div.) 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 Masterarbeit: Kausale Foundation-Modelle für Enterprise Intelligence (w/m/div.) 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 Masterarbeit: Kausale Foundation-Modelle für Enterprise Intelligence (w/m/div.) 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!
