Master Thesis Data Science and MLOps for Industrial Process Automation (m/f/d)
BASF
Abschlussarbeit
Forschung, Entwicklung
Master
Nächstmöglicher Zeitpunkt
Englisch
Ludwigshafen am Rhein, Delhi, Indien
WAS DICH ERWARTET
Du wirst Forschung zu MLOps-Praktiken und deren Anwendung in der industriellen Prozessautomatisierung durchführen.
Du benchmarkst verschiedene MLOps-Frameworks (z.B. Airflow, Metaflow, Dagster, Databricks, Kedro, MLFlow, Comet ML, Weights & Biases, Delta Lake), um die Vorteile und Einschränkungen jedes Frameworks anhand eines Beispieldatensatzes zu identifizieren.
Du entwickelst die effizientesten und geeignetsten MLOps-Pipelines zur Überwachung und Bereitstellung datengetriebener Modelle.
Zusätzlich schreibst du Unit- und Integrationstests für jede Methode in der Pipeline und erstellst Dokumentationen in Sphinx.
Du implementierst Daten- und Modellversionierung sowie Modellüberwachung.
Zuletzt evaluierst und optimierst du Modellbereitstellungsstrategien für CPU- und GPU-Umgebungen.
WAS DU MITBRINGST
Fortgeschrittenes Masterstudium in Data Science, Informatik, Ingenieurwesen, Physik oder einem verwandten Bereich.
Starke Kenntnisse in der Python-Programmierung (z.B. PyTorch, Numpy) sowie ein gutes Verständnis der MLOps-Grundlagen.
Gute Programmierkenntnisse im Schreiben von Unit- und Integrationstests mit pytest.
Vertrautheit mit Containerisierungs- und Orchestrierungstools wie Docker mit CI/CD-Automatisierung ist von Vorteil.
Erfahrung mit der Bereitstellung von Modellen in CPU- und GPU-Umgebungen ist von Vorteil.
Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.
Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und Detailgenauigkeit.
Fähigkeit, sowohl unabhängig als auch im Team zu arbeiten.
WAS WIR BIETEN
Praktische Phase - Theorie in herausfordernden und abwechslungsreichen Aufgaben/Projekten aktiv anwenden.
Teambuddy - Ansprechpartner für alle Fragen und regelmäßiges Feedback.
Netzwerke - verschiedene Perspektiven, Denkweisen und Arbeitsfelder kennenlernen.