Machine-Learning-basierte Verfeinerung von Änderungsanträgen in modellierten Objektgraphen

Bachelor- oder Masterarbeit

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.

kununu

  • 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.
Image representing machine learning based refinement of electronic control systems specifications.

  • 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.

  • 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?

  • 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

Work-Life-Balance

flexible Arbeitszeiten

cooles Team

nette Kolleginnen und Kollegen in einem familiären Team

Versorgung

kostenlose Getränke inkl. Kaffee und Club Mate

Gute Anbindung

gute Anbindung per Bahn und Auto

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Gunter Ohrner

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