Bachelorand Informatik

• Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbare Fachrichtung im Bachelorstudium
• Kenntnisse in der Nutzung und Bewertung von Datensätzen für KI-Projekte
• Erfahrung mit ISO-Normen, insbesondere ISO 5259-2
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R zur Automatisierung von Prozessen

• Erfahrung im Umgang mit Cloud-Diensten und lokalen Datenbanken (z.B. AWS, Azure)

• Echter Teamspirit und Leidenschaft für das, was wir tun
• Bei uns kannst du eigene Ideen einbringen und aktiv mitgestalten
• Networking und einfach Spaß haben bei Teamevents, Weihnachtsfeiern oder Sommerfesten
• Kostenlose Getränke (Tee, Kaffee, Wasser)

Du teilst unsere Leidenschaft für Innovationen und Technologien und willst dich den Herausforderungen der Zukunft stellen? Dann komm zu FERCHAU: als ambitionierte:r Kolleg:in, der:die wie wir Technologien auf die nächste Stufe bringen möchte. Wir realisieren spannende Projekte für namhafte OEMs und Zulieferer der Automobilindustrie und übernehmen Verantwortung für komplexe Entwicklungsprojekte. Als Studierende:r unterstützt du deine Kolleg:innen mit aktuellem Hochschulwissen und bringst dich mit deinem Know-how ein.

Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, bestehende Datensätze hinsichtlich ihrer Nutzbarkeit für KI-Projekte bewerten zu können. Dazu sollen automatisiert verschiedenste Gütekriterien, analog zur ISO-Norm 5259-2 erhoben werden und basierend darauf ein Bericht erzeugt werden.

Beschreibung: In den letzten Jahren hat die Nutzung von KI in Firmen und Produkten drastisch zugenommen. Beim Beginn solcher Projekte muss aber zunächst kritisch betrachtet werden, inwiefern die zugrunde liegenden Daten gut genug für den KI-Einsatz sind, damit sich ein Trainingserfolg einstellt und das Modell dann im Einsatz gute Leistungen auf ungesehenen Daten zeigt. Die ISO-Norm 5259-2 definiert hierbei einige Gütekriterien, die zusammen genommen einige Kennzahlen erzeugen, mit denen die Bewertung der Datenlage für KI-Projekte übersichtlicher wird und mit Zahlen unterfüttert in einen Entscheidungsprozess mit einbezogen werden kann. Diese Arbeit soll sich darauf konzentrieren, die Anwendung dies Gütekriterien zu automatisieren, um die Erhebung der Gütekriterien zu vereinfachen und schneller auf Datensätzen anwenden zu können. Zudem soll automatisiert ein Bericht erstellt werden, der die entsprechenden Kennzahlen auflistet und visualisiert.

Mögliche Fragestellungen:

• Welche Gütekriterien können automatisiert erhoben werden?
• Wie können diese Kriterien berechnet werden?
• Wie kann das Tool möglichst generalisiert auf unterschiedlichen Datensätzen operieren (Cloud, lokale Daten, …)?
• Wie können die Ergebnisse in Form eines Berichts aufbereitet werden?

Bereits vorhanden:

• Liste der Gütekriterien
• Testdaten