Was dich erwartet Datenquellen analysieren und ein Daten- und Merkmalskonzept entwickeln Geeignete statistische, Machine-Learning- und KI-Verfahren auswählen und vergleichen Ein prototypisches Frühwarn- oder Risikomodell umsetzen Das Modell anhand historischer Daten validieren und Grenzen transparent darstellen Empfehlungen für Pilotierung, Monitoring und Prozessintegration ableiten Du bringst mit Masterstudium im Bereich Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Mechatronik, Produktionstechnik oder vergleichbarer Fachrichtung Grundkenntnisse in Statistik, Datenanalyse oder Machine Learning; erste Python-Erfahrung von Vorteil Interesse an Qualitätsmanagement und industriellen Daten sowie selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und verantwortungsvoller Umgang mit vertraulichen Daten Start: Sommersemester 2027