Masterarbeit: Adaption von MLOps zur Integration von KI/ML in die Instandhaltung
Karriere bei FIR e. V. an der RWTH Aachen · Germany
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Das sind Deine Aufgaben
Literatur- und Marktrecherche zu aktuellen Trends und Technologien im Bereich MLOps und deren Anwendung in der Instandhaltung
Analyse spezifischer Anforderungen der Instandhaltung an KI/ML-Modelle und deren Betrieb
Entwicklung eines angepassten MLOps-Ansatzes, der die Integration von KI/ML in die Instandhaltung erleichtert
Ableitung von Handlungsempfehlungen und Erstellung einer praxisorientierten Dokumentation
Das bringst Du mit
Du studierst Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Informatik oder ähnliches
Du verfügst über sehr gute Deutsch- und
Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Dich zeichnet eine selbstständige und engagierte wie sorgfältige und zielorientierte Arbeitsweise aus
Du bist sicher im Umgang mit den gängigen MS-Office-Programmen
Das kannst Du erwarten
interessante und anspruchsvolle Aufgaben
die Bearbeitung anwendungsnaher und in Praxis höchst aktueller Forschungsschwerpunkte
eine strukturierte Betreuung mit regelmäßigem Austausch, digital oder vor Ort, sowie konstruktiven Feedbackschleifen
Förderung der eigenständigen Arbeitsweise und flexiblen Zeiteinteilung
ein motiviertes Team und einen modernen Arbeitsplatz am Cluster Smart Logistik
Die Abteilung Dienstleistungsmanagement optimiert Prozesse in Betrieb, Wartung und Instandhaltung technischer Systeme. Mit modernen Technologien und innovativen Konzepten schaffen wir nachhaltigen Mehrwert. MLOps spielen dabei eine entscheidende Rolle, um datengetriebene Ansätze im Zusammenhang von KI und ML effizient in den praktischen Einsatz zu bringen.
Ziel der Abschlussarbeit: Das Ziel Ihrer Abschlussarbeit ist es, MLOps-Ansätze gezielt an den Anwendungsfall der Instandhaltung anzupassen. Sie entwickeln einen Ansatz, der die effektive Nutzung von KI/ML in Instandhaltungsprozessen ermöglicht und durch MLOps unterstützt wird. Basierend auf Ihren Ergebnissen sollen Handlungsempfehlungen für die Implementierung maßgeschneiderter MLOps-Pipelines abgeleitet werden.
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