Beschreibung
Televic Rail sucht eine/n Forschungspraktikant/in auf Master-Niveau, um eine Konsolidierungsmethode auf Flottenebene für eingebettete Machine-Learning-Modelle zu entwickeln, die zur Selbstdiagnose von Beschleunigungssensoren auf der COSAMIRA Edge-Plattform eingesetzt werden. Das Praktikum verbindet Forschung, Implementierung und Experimente, um gelernte Modelle über heterogene Eisenbahnzüge hinweg zusammenzuführen, Ausreißer zu erkennen und zurückzuweisen, Robustheit gegenüber mechanischen und umgebungsbedingten Schwankungen sicherzustellen, die Konvergenz des lokalen Lernens zu validieren und die Fehlererkennungsleistung zu verbessern. Die Arbeit findet bei Televic statt und umfasst ungefähr 20 % Forschung, 30 % Implementierung und 50 % Experimente.
