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    Abschlussarbeiten in Mühlhausen 2026 & 2027

    Mühlhausen (69 Ergebnisse)

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    Masterarbeit zu emergenten, breitenadaptiven Repräsentationen mittels räumlich gesteuertem Kanal-Routing (m/w/div)
    Renningen
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    Abschlussarbeit Untersuchung zu Theorie und Anwendungsgrenzen von Näherungsverfahren zur Simulation der Schallabstrahlung
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    Master Thesis Application of Physics-Informed Machine Learning for Grid-Tied Inverter Control
    Renningen
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    Masterarbeit: Anwendung physikinformierten maschinellen Lernens für die Regelung netzgekoppelter Wechselrichter (Betreuung: Prof. Theis) (m/w/div)
    Renningen
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    Masterarbeit: Agentisches KI-System für eine Halbleiterdatenbank (m/w/div)
    Renningen
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    Master Thesis Agentic AI System for a Semiconductor Database
    Renningen
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    Master Thesis Modelling Leakage in a Rough Contact by Considering Multiscale Topography
    Renningen
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    Masterarbeit: Modellierung von Leckagen in einem rauen Kontakt unter Berücksichtigung der multiskaligen Topografie (m/w/div)
    Renningen
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    Bachelorarbeit Numerische Simulation der Eigenspannungen während des Anlassens einsatzgehärteter Bauteile
    Renningen
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    Master Thesis Robust Identification of Compositional Electrical Drive Models — Identifiability, Sensitivity & Excitation Analysis
    Renningen
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    Masterarbeit: Robuste Identifikation zusammengesetzter elektrischer Antriebsmodelle — Identifizierbarkeit, Sensitivität & Anregungsanalyse (m/w/div)
    Renningen
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    Master Thesis Stability Analysis of Running-In Processes Using Entropy-Based Methods
    Renningen
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    Masterarbeit zur Entwicklung einer thermisch gekoppelten Verlustberechnung in E-Drive-Zahnrädern und -Lagern
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    Masterarbeit Thermisches Ersatzmodell für Flüssigkeitskreisläufe in Hausgeräten – Untersuchung und Abgleich
    Renningen
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    Master Thesis Robust Identification of Compositional Electrical Drive Models - Identifiability, Sensitivity & Excitation Analysis
    Renningen
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    Masterarbeit Smart Temperature Estimation in High Performance Brake Systems
    Abstatt
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    Masterarbeit zur Automatisierung und Optimierung der Prüfstands-Inbetriebnahme durch intelligente Generierung und Verwaltung von Manöverdateien
    Abstatt
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    Masterarbeit: Physikalisch informierte, maschinelle Lernverfahren zur Systemidentifikation in MEMS-Gyroskopen (m/w/div)
    Reutlingen
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    Master Thesis Physically Informed Machine Learning Based System Identification in MEMS Gyroscopes
    Reutlingen
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    Bachelorarbeit Konstruktion einer Prüfvorrichtung mit pneumatischen/elektrischen Handfunktionen zur Qualifizierung von Nadeladapterträgern
    Reutlingen
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    Renningen: Masterarbeit zu emergenten, breitenadaptiven Repräsentationen mittels räumlich gesteuertem Kanal-Routing (m/w/div)

    71272 Renningen
    Jetzt bewerben

    Stellenbeschreibung

    Abschlussarbeit
    Homeoffice: Nach Absprache

    Unternehmensbeschreibung

    Bei Bosch gestalten wir die Zukunft, indem wir hochwertige Technologien und Dienstleistungen entwickeln, die begeistern und das Leben der Menschen bereichern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeitenden ist felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, wir haben Freude an unserer Arbeit und wir inspirieren uns gegenseitig. Machen Sie mit und spüren Sie den Unterschied. Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!

    Stellenbeschreibung

    Interessieren Sie sich dafür, neue Ansätze im Deep Learning und in der Computer Vision zu erforschen? Werden Sie Teil unseres Forschungsteams und gestalten Sie die Zukunft autonomer Wahrnehmungssysteme mit – bewerben Sie sich jetzt!

    Sie entwickeln und implementieren eine neuartige und effiziente Transformer-Architektur für die Wahrnehmung im autonomen Fahren, die ihre Rechentiefe und -breite adaptiv anpasst. Im Rahmen der Evaluation des Ansatzes konzipieren und führen Sie Experimente durch, um die Modellleistung und Effizienz für zentrale Wahrnehmungsaufgaben wie semantische Segmentierung und Objekterkennung zu bewerten und die Ergebnisse mit mehreren Baseline-Modellen zu vergleichen.

    Durch detaillierte Untersuchungen analysieren Sie emergente Netzwerkeigenschaften, einschließlich der Frage, wie Rechenressourcen auf unterschiedliche Bildregionen verteilt werden und wie sich interne Merkmalsrepräsentationen organisieren. Darüber hinaus tragen Sie zu Spitzenforschung an der Schnittstelle von Deep Learning, Computer Vision und autonomem Fahren bei – mit dem Ziel, sicherere und besser skalierbare Wahrnehmungssysteme zu entwickeln.

    Qualifikationen

    • Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik, Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation mit guten Leistungen
    • Erfahrung und Kenntnisse: Kenntnisse in Deep-Learning-Konzepten; Vertrautheit mit PyTorch; Programmierung in Python
    • Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind kreativ, schätzen eine praxisorientierte Herangehensweise und passen sich schnell an neue Situationen an
    • Arbeitsmodus: Ihre Anwesenheit vor Ort ist erforderlich
    • Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse

    Zusätzliche Informationen

    Start: gemäß vorheriger Absprache
    Dauer: 3–6 Monate
    Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule/Universität. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie – falls erforderlich – eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.
    Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion oder Weltanschauung, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
    Benötigen Sie weitere Informationen zur Stelle?
    Michael Ulrich (Fachbereich)
    +49 172 1524203
    Hier startet #LikeABosch: Bewerben Sie sich jetzt!
    #LI-DNI

    Summary

    • Type: Full-time
    • Function: Research
    Anstellungsart
    Abschlussarbeit
    Homeoffice
    Nach Absprache
    Standort
    71272 Renningen
    Jetzt bewerben
    in neuem Tab öffnen
    Veröffentlicht am 28. Juli 2026
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