Abschlussarbeit: Szenarioauswahl unter Simulationsunsicherheiten mit adaptivem Sampling und Con[...]

Abschlussarbeit: Szenarioauswahl unter Simulationsunsicherheiten mit adaptivem Sampling und Conformal Prediction (m/w/d)

• Durchführung einer fundierten Literaturrecherche zu etablierten Methoden der
  Szenarioauswahl (z. B. Adaptives Sampling / Importance Sampling) sowie zu
  Regressionsverfahren (Neuronale Netze, Gaussian Process Regression).
• Vertiefte Analyse von Verfahren zur Unsicherheitsquantifizierung, mit besonderem Schwerpunkt auf Conformal Prediction.
• Entwicklung einer eigenen Methode durch die Kombination bestehender etablierter Methoden.
• Konstruktion von Testräumen mit Fehlabschätzungen sowie Untersuchung geeigneter Bewertungsmetriken für die Methodenevaluierung.
• Analyse des Einflusses kleiner Stichprobenumfänge auf die Zuverlässigkeit der Methoden.
• Vergleich und kritische Bewertung der entwickelten Ansätze anhand konstruierter
  Kritikalitäts-/Testräume.
• Laufendes technisches Studium mit Informatikanteilen, z. B. Data Science,
  Automatisierungstechnik, Physik, Elektrotechnik oder vergleichbar.
• Grundkenntnisse in maschinellem Lernen, Deep Learning sind von Vorteil. Idealerweise erste Erfahrungen mit Frameworks wie PyTorch oder Scikit-learn.
• Frühere Erfahrungen mit Validierungsmethoden von Vorteil.
• Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Sprache (bevorzugt Python).
• Selbständige und systematische Arbeitsweise.
• Kommunikationsfähigkeit im Umgang mit Kollegen und Projektbeteiligten.
• Sehr Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Your benefits

Für uns ist es selbstverständlich, Dir optimale Rahmenbedingungen zu bieten. Dazu gehören unter anderem:

• Welcomeday und Onboardingprogramm
• Attraktive (außer-) tarifliche Vergütung
• Flexible und familienfreundliche Arbeitszeitgestaltung durch Gleitzeit-/ und Lebensarbeitszeitkonto sowie Homeoffice-Regelung
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