Machine-Learning-basierte Verfeinerung von Änderungsanträgen in modellierten Objektgraphen

Wir sind ein IT-Unternehmen von Softwareentwickler/-innen für Softwareentwickler/-innen. Praktisch alle Kollegen und Kolleginnen inklusive des Chefs haben auf verschiedene Weise Informatik studiert oder gelernt.

Im Team entwickeln wir direkt an unserem Firmenstandort in Böblingen bei Stuttgart individuelle IT-Lösungen für unsere Kunden.

Worum geht es?

In einem Softwaresystem werden Computernetzwerke schematisch in Form einer Objektstruktur modelliert.

• Anwender führen im Verlauf der Zeit Änderungen an den modellierten Daten durch.
• Diese Änderungen können beantragt werden.
• Die Änderungsanträge werden vor der Umsetzung in mehreren Schritten verfeinert.

Dein Einsatz:

• Wir stellen uns einen Machine-Learning-basierten Assistenten für Änderungsanträge vor.
• Datenschutz: das System muss lokal ausgeführt bzw. selber gehostet werden können
• Das System hat aus den bestehenden aktuellen und historischen Daten gelernt, wie die modellierten Netzwerke auszusehen haben.
• Ebenfalls wurde aus den bestehenden Änderungsanträgen gelernt, wie diese vor der Umsetzung verfeinert werden.
• Damit werden den Anwendern Tipps gegeben, oder ggf. bestimmte Verfeinerungsschritte automatisiert.
• Im Grund handelt es sich um eine Art "Übersetzungsproblem" - ein "schlecht formulierter Ausgangssatz" soll in eine korrekte, gut "Formulierung" übersetzt bzw. transformiert werden.

Knackpunkte aus unserer Sicht:

• Wie transformiert man die Graphstruktur ab besten in eine für Machine Learning geeignete Repräsentation?
• Reicht die vorliegende Datenmenge für Machine-Learning-basierte Ansätze aus?
• Inwieweit lassen sich basierend auf den Bestandsdaten geeignete zusätzliche synthetische Trainingsdaten generieren?
• Ist es möglich, Antragsstellern oder Anwendern hilfreiche Tipps zu geben?
• Ist es vielleicht sogar möglich, einzelne übliche Verbesserungsschritte zu automatisieren?

Das bringst du mit:

• Du suchst eine Master-Arbeit
• Fokus auf Machine Learning in deinem bisherigen Studium
• Du kannst deine Ergebnisse auch auf die Straße, bzw. in den Rechner bringen - mit anderen Worten, du hast aber auch schon an Code die Hände schmutzig gemacht und kennst Programmiersprachen nicht nur aus dem Erstsemesterkurs.
• sichere Deutsch- und Englischkenntnisse

Wir bieten:

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