Masterarbeit in Kausalem Maschinellem Lernen
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Job Description
Kausalschlsse sind eine der grten Herausforderungen in der KI und eine Kernaufgabe in vielen Disziplinen. Die Verwendung synthetischer aber realistischer Daten ist ein vielversprechender Ansatz da er beliebige Parametereinstellungen und die Generierung von Interventionsdaten ermglicht.
- Im Rahmen Ihrer Masterarbeit werden Sie die bestehenden Methoden zur kausalen Inferenz vergleichen.
- Sie werden neue Kausalschlussmethoden und anwendungsbezogene Bewertungsmetriken entwickeln.
- Schlielich werden Sie als Teil eines globalen Forschungsteams im Bereich Causal Discovery and Inference arbeiten das verschiedene Anwendungsflle bei Bosch bedient. Idealerweise werden die Ergebnisse Ihrer Arbeit Teil einer wissenschaftlichen Publikation sein.
Qualifications :
- Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik Mathematik oder vergleichbar
- Erfahrungen und Knowhow: gute Programmierkenntnisse in Python solide mathematische Kenntnisse sowie Knowhow in grafischen Modellen sind von Vorteil
- Persnlichkeit und Arbeitsweise: Sie bringen gerne Ihre Ideen in das Team ein und es fllt Ihnen leicht mit vielen verschiedenen Stakeholdern zu kommunizieren
- Sprachen: sehr gutes Englisch
Zustzliche Informationen :
Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate
Voraussetzung fr die Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fgen Sie Ihrer Bewerbung Ihren Lebenslauf Ihren aktuellen Notenspiegel die Prfungsordnung sowie ggf. eine gltige Arbeits und Aufenthaltserlaubnis bei.
Vielfalt und Inklusion sind fr uns keine Trends sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns ber alle Bewerbungen: unabhngig von Geschlecht Alter Behinderung Religion ethnischer Herkunft oder sexueller Identitt.
Sie haben fachliche Fragen zum Job
Nicholas Tagliapietra (Fachabteilung)
Jrgen Lttin (Fachabteilung)
49 9
Remote Work :
No
Employment Type :
Fulltime
Employment Type
Full-time
