Bachelor-/Masterthesis

//ab September 2019 // Friedrichshafen, München oder Stuttgart

 

Das erwartet dich

Viele unserer Mitarbeiter hatten ihren Start bei uns im Rahmen einer Bachelor- oder Master-Thesis. Eine enge Zusammenarbeit von Anfang an ist uns sehr wichtig und beginnt bereits bei der gemeinsamen Ideen- und Themenfindung.

Wir bieten Thesis-Themen, mit oder ohne Programmierung, in den Bereichen:

  •     Konzeption/Evaluierung
  •     Prototyp-Erstellung

Die intensive Betreuung der Studenten während ihrer Thesis-Projekte ist für uns selbstverständlich. Unsere Experten stehen dir mit ihrem umfangreichen Know-How dabei jederzeit zur Seite.

Gerne kannst Du auch eigene Themenvorschläge einbringen oder Dich einfach initiativ bei uns bewerben.

Du bringst mit:

  • Studium im Bereich Informatik
  • Motivation, Eigeninitiative und Teamfähigkeit
  • Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
  • Du bist typisch doubleSlash

So bewirbst du Dich:

Sende uns einfach deine Initiativbewerbung oder Bewerbung mit Angabe deines eigenen Themenvorschlags bzw. eines der unten genannten Themen an karriere@doubleSlash.de. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Unsere Themenvorschläge:

 

Dein eigener Themenvorschlag / Deine Initiativbewerbung

Du kannst dich bei uns gerne mit deinem eigenen Themenvorschlag oder einfach initiativ bewerben. An unseren Standorten bieten wir jedes Semester Thesis-Stellen für Abschlussarbeiten in den Bereichen Softwareentwicklung und IT-Prozessanalyse/ -optimierung. #Wunschthema #IT

Standort: Friedrichshafen, München oder Stuttgart

Untersuchung und Evaluierung eines Sicherheitskonzepts jenseits von End-to-End Encryption

Ziel der Thesis soll sein, Schwächen von End-to-End Encryption (E2EE) aufzudecken und ein alternatives Sicherheitskonzept im Business-Kontext zu entwickeln. Dieses soll anhand des doubleSlash Business Filemanagers – einer Datenaustauschplattform – erprobt und darauf aufbauend Anpassungen konzipiert und prototypisch umgesetzt werden. #E2EE #Business Filemanager

Standort: Friedrichshafen

Potenziale und Risiken beim Einsatz der Blockchaintechnologie im IoT Subscribition Management

Im Zusammenhang mit neuen Geschäftsmodellen sowie verbesserten Lieferantenbeziehungen wird aktuell die Blockchain als das strategische IT-Werkzeug angesehen. Im Rahmen der Thesis soll erarbeitet werden, wie die Technologie im Subcription Management mehrwertbringend eingesetzt werden kann und Potenziale und Risiken für zukünftige Anwendungen aufgezeigt werden. #IoT #Blockchain #SubscriptionBilling

Standort: Friedrichshafen

ConnectedCar Ökonomie

Im Rahmen der Thesis soll der aktuelle Stand der Vernetzung von Fahrzeugen und der verfügbaren Daten/Funktionen beleuchtet und verschiedene technische Ansätze im Markt für den remote Zugriff (z.B. über Dongle-Lösungen) auf das Fahrzeug und dessen Daten erarbeitet werden. Darauf aufbauend soll ein Blick in die Zukunft der Mobilität und der Nutzung des vernetzten Fahrzeugs vorgenommen werden. #IoT #ConnectedCar #telematics

Standort: Friedrichshafen

Routenoptimierung für Elektroautos
 

Elektroautos haben momentan im Schnitt noch geringere Reichweiten als Fahrzeuge mit "herkömmlichen" Antrieben. Gleichzeitig befindet sich aktuell die Infrastruktur für Ladestationen noch im Aufbau, so dass es zu bestimmten Zeitpunkten zu Überlastsituationen kommen kann. Im Rahmen der Thesis soll zunächst ein Verfahren entwickelt werden (z.B. mit Machine Learning Modellen), das Routen von Elektrofahrzeugen unter Einbeziehung der jeweiligen Reichweite und (voraussichtlichen) Verfügbarkeit der Ladestationen berechnet. Anschließend soll mit Hilfe von öffentlich verfügbaren oder selbst generierten Testdaten ein einfacher (backendseitiger) Prototyp entwickelt werden. #MachineLearning #eCar #Prototyp

Standort: München

Object recognition in der Cloud

Vortrainierte Modelle zur Echtzeit-Objekterkennung wie z.B. YOLO ("You only life once") sind mittlerweile von guter Qualität und frei verfügbar. Die Herausforderung besteht in der Anpassung des Modells mit eigenen Daten und dem Deployment in der Cloud. Ziel der Thesis soll sein, ein frei verfügbares, vortrainiertes Modell mit einem selbst zu wählenden zusätzlichen, freien Bilddatensatz anzureichern. Zusätzlich soll ein prototypisches Servicedeployment mit Cloudtools erfolgen (z.B. auf Azure, Google Cloud oder AWS) und die Performance des Prototyps unter Last untersucht werden. #VortrainierteModelle #Cloud #Prototyp

Standort: München

Evaluation verschiedener Technologie-Plattformen zum Einsatz in Data Analytics Projekten

Viele Machine Learning Use Cases scheitern daran, dass sie nicht in eine skalierbare, stabile und damit produktive Lösung überführt werden können. Im Rahmen der Thesis sollen deshalb verschiedene Technologie-Plattformen für den Einsatz in Data Analytics Projekten verglichen und bewertet werden. Darauf aufbauend soll auf jeder Plattform ein kleiner, bereits existierender Showcase prototypisch entwickelt und implementiert werden. #MachineLearning #DataAnalytics

Standort: München

Textanalyse von Twitter-Content mit Hilfe von Machine Learning und Data Analytics

Im Rahmen der Thesis soll zunächst eine Übersicht der Verfahren zur Textanalyse gegeben werden. Mit einbezogen werden sollen dabei notwendige Vorverarbeitungsschritte und typische Stolpersteine. Im weiteren Verlauf der Thesis soll ein Prototyp implementiert werden, der mit mindestens einem Verfahren Twitter-Daten klassifizieren kann. Abschließend sollen die jeweiligen Verfahren bewertet werden. #MachineLearning #DataAnalytics

Standort: München

Erklärbarkeit von Machine Learning Modellen

Machine Learning wird erfolgreich in immer mehr Anwendungsgebieten genutzt. Ein wiederkehrendes Hindernis für den produktiven Einsatz vieler Lösungen ist jedoch die mangelnde Erklärbarkeit von Modellen gegenüber den Endanwendern. Ziel der Thesis soll sein, eine Übersicht darüber zu erstellen, inwiefern allgemein angewandte Machinelearningalgorithmen erklärbar sind und wie zusätzliche Methoden angwendet werden können um die Erklärbarkeit nachträglich zu gewährleisten. #MachineLearning

Standort: München

Evaluierung zu Data Analytics Verfahren für Predictive Maintenance Probleme

Im Rahmen der Thesis sollen die Themenfelder Predictive Maintenance und Data Analytics strukturiert werden. Hierzu soll zunächst eine Übersicht erstellt werden die beschreibt, welche großen Predictive Maintenance Use Cases und Probleme es gibt. Darauf aufbauend sollen unterschiedliche Ansätze beschrieben werden, wie man diese mit bestimmten Data Analytics Verfahren wie z.B. Machine Learning lösen kann. Darüber hinaus soll ein Vorgehensmodell entwickelt werden, das für unterschiedliche Predictive Maintenance Projekte adaptiert werden kann. #Data Analytics #Predictive Maintenance

Standort: München

Das bieten wir dir


Wissenstransfer

Für uns ist der rege Wissensaustausch nach dem Motto "von Kollegen für Kollegen" ein Erfolgsfaktor.

Talentförderung

Experte werden – durch die Begeisterung für ein Thema mit unserer Unterstützung.


Teamspirit

Echter Teamgeist und wertschöpfender Zusammenhalt ist für uns ein wichtiger Faktor für Qualität und Nachhaltigkeit.

Standorte

Viel Platz, helle Räume und offene Türen sorgen für ein angenehmes Arbeitsklima.

Typisch doubleSlash

 

 

"Vor ein paar Jahren habe ich meine Bachelorthesis geschrieben. Neben einem aktuellen und spannenden Thema hat auch die tolle Unterstützung und das Know-how meiner Betreuer dazu beigetragen, dass ich viel lernen konnte und dabei auch noch Spaß hatte."

Lisa 27, Ehemalige Bachelorandin

Du möchtest Teil des doubleSlash-Teams werden?

Jetzt bewerben

Leonie Hlawatsch
Leonie Hlawatsch
Human Resources Manager

Telefon
+49 7541 70078-728

E-Mail
karriere@doubleSlash.de

Jobs an unseren Standorten