Abschlussarbeit: Identifikation und Benchmarking von Suchalgorithmen in maritimer Simulationsumgebung (m/w/d) - #2173556

About

Das ATLAS-Labor (A-LAB) für Studierende und Promovenden beschäftigt sich mit maritimen Technologien von Morgen. In einem Team aus jungen motivierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern bekommen Sie die Chance, durch Unterstützung und in enger Abstimmung mit unseren Experten, Ihr Forschungs- und Entwicklungsthema voran zu treiben.

ATLAS ELEKTRONIK ist ein Unternehmen der thyssenkrupp AG und steht für maritime Sicherheit. Seit Jahrzehnten unterstützen wir als führendes Systemhaus für maritime Elektronik Marinen auf der ganzen Welt, die See sicherer zu machen. Unseren Kunden bieten wir ein breites Angebot u. a. an Sonaren und Sensoren, Führungssystemen für unbemannte Unterwasserfahrzeuge, U-Boote und Überwasserschiffe, Minenabwehrsystemen sowie Funk- und Kommunikationsanlage.

• Literaturrecherche und Konzeptspezifikation: Umfassende Aufarbeitung etablierter Suchmuster (z. B. Lawn-mower, Spiral- und Back-and-Forth-Search) sowie moderner, datengetriebener Ansätze (Bayesian Search Theory, Reinforcement Learning, Adaptive Monte-Carlo); Ableitung der Anforderungen an Algorithmus­klassen und Simulationsarchitektur.
• Mathematische Formalisierung und Python-Implementierung: Detaillierte Beschreibung und saubere Umsetzung ausgewählter klassischer Suchalgorithmen in Python; prototypische Realisierung einer Advanced-Methode (z. B. RL-Agent. oder Bayesian-Framework) inklusive geeigneter Datenstrukturen und Testskripte.
• Entwicklung von oder Einbindung in modulare Python-Simulationsumgebung: Umgebungsmodell, GIS-/Kartendarstellung, POI-Strukturen sowie Sensor- und Bewegungsfeedback.
• Benchmarking und vergleichende Analyse: Durchführung systematischer Simulationsexperimente zur Bewertung von Flächenabdeckung, Sucheffizienz, Robustheit gegenüber Störungen und Reaktionsfähigkeit; quantitativer Vergleich klassischer Verfahren mit der ausgewählten Advanced-Methode sowie Visualisierung und Dokumentation aller Ergebnisse.
• Handlungsempfehlungen und Ausblick: Ableitung praxisorientierter Kriterien zur Auswahl und Parametrierung der besten Suchstrategie für AUV-Einsätze; Erarbeitung von Optimierungsansätzen und Vorschlägen für weiterführende Forschung.
• Laufendes Bachelorstudium in Informatik, Data Science, Geoinformatik, Mechatronik, Maritime Technik oder vergleichbar.
• Vorerfahrung mit Python und sicherer Umgang mit Bibliotheken zur Algorithmen-Implementierung.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Implementierung und Evaluierung algorithmischer Verfahren.
• Kenntnisse in Machine Learning-Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) für Advanced-Ansätze.
• Grundverständnis probabilistischer Modelle und Pfadplanungsverfahren.
• Idealerweise Erfahrung mit GIS/Karten-Daten.
• Selbständige, strukturierte Arbeitsweise und gute Dokumentations- sowie Kommunikationsfähigkeiten.
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
  
  

Durch das A-LAB bietet ATLAS ELEKTRONIK Promovenden und Studierenden die Chance, in einem agilen Umfeld mit einem interdisziplinären Team an wissenschaftlichen Themen mit hohem Anwendungsbezug zu arbeiten. Im Rahmen Ihrer Promotion bekommen Sie im A-LAB die Möglichkeit, gemeinsam mit Studierenden an Ihrem wissenschaftlichen Thema zu arbeiten. Durch das Promotionsprogramm der ATLAS ELEKTRONIK werden Sie sowohl technisch, fachlich als auch mit Expertise im Promotionsverfahren mit einer jeweils zu bestimmenden Universität unterstützt.

Wir wertschätzen Vielfalt

Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.

TITL1_DE

Nice-to-have skills

• TensorFlow
• PyTorch
• Python
• Benchmarking
• Scikit-learn
• Data Science
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• Scikit-learn
• GIS
• Bremen, Bremen, Germany
  
  

Work experience

• Data Engineer
• Machine Learning
• Mechatronics Engineer
  
  

Languages

• German