Anomalieerkennung statt Kaffeekochen -
als Werkstudentin bei iTE SI
Als Werkstudentin kommt es weniger darauf an, wie viel Vorkenntnisse man mitbringt, als auf die Motivation und die Lernbereitschaft, die man im Projekt zeigt.
Hallo Inge, kannst du dich kurz vorstellen - wer bist du und was machst du?
Hallo, ich bin Inge – ich studiere Informatik mit Fokus Machine Learning im Master an der Uni Tübingen. Seit Februar 2020 bin ich zudem Werkstudentin im Bereich KI bei iT Engineering Software Innovations.
Warum hast du dich für iT Engineering Software Innovations entschieden?
Überzeugt haben mich hauptsächlich die harmonische und offene Atmosphäre im Unternehmen und die flexiblen Arbeitszeiten, sodass ich während der Prüfungsvorbereitung aussetzen und in den Semesterferien beliebig mehr arbeiten kann. Zudem empfinde ich es als sehr positiv, dass die Anforderungen bezüglich Vorkenntnissen nicht so hoch waren und der Fokus viel mehr auf meiner Motivation und Lernbereitschaft lag.
Wie bist du zu iT Engineering Software Innovations gekommen?
Zu Beginn meines Masters war ich auf der Suche nach einer Werkstudentenstelle im Bereich Machine Learning, um etwas Arbeitserfahrung in einem Unternehmen zu sammeln und das Wissen aus meinen Vorlesungen verstärkt in der Praxis anwenden zu können. Über das Praxisportal der Universität Tübingen bin ich auf offene Stellen bei iTE SI aufmerksam geworden und habe nach einem unkomplizierten Bewerbungsprozess auch zeitnah eine Werkstudentenstelle im Bereich Softwareentwicklung mit Fokus auf KI bekommen.
Überzeugt haben mich hauptsächlich die harmonische und offene Atmosphäre im Unternehmen und die flexiblen Arbeitszeiten.
Inge
Werkstudentin Softwareentwicklung/ KI
Was sind deine Aufgaben als Werkstudentin?
Meine erste Aufgabe war es, herauszuarbeiten, für welche Anwendungsfälle der Industrie Machine Learning geeignet sein könnte und inwieweit sich diese Anwendungsfälle unterscheiden oder ähneln. Dazu habe ich hauptsächlich Paper gelesen und mir Vorträge aus der Industrie angeschaut. Im Anschluss habe ich zwei Projekte durchgeführt.
Kannst du uns diese Projekte kurz beschreiben?
iTE SI besitzt einen Demonstrator, der aus einem sich drehenden Rad besteht, in welches Schrauben eingedreht werden können. Zudem ist es möglich, einen Sensor auf dem Demonstrator anzubringen. In meinem ersten Projekt habe ich versucht, mit Hilfe der Sensordaten zu klassifizieren, wie viele Schrauben sich aktuell im Rad befinden. Nun kann ein Alarm angezeigt werden, wenn das Rad sich nicht so dreht, wie es soll. Dies stellte unter anderem aufgrund der hohen Abtastrate und der sich ändernden Geschwindigkeiten des Rads eine Herausforderung dar. Über das Projekt haben wir auch eine Case Study geschrieben.
Im zweiten Projekt habe ich mich mit Anomalieerkennung beschäftigt. Das Rad des Demonstrators kann so gedreht werden, dass die Drehmomentdaten einem Sinusverlauf folgen. Mein Ziel war, mit einem neuronalen Netz verschiedene Sinusverläufe für verschiedene Geschwindigkeiten zu lernen und zu erkennen, ob eine Anomalie in den Daten vorliegt, beispielsweise eine falsche Periodendauer der Sinuskurve oder eine Sägezahn- statt Sinusfunktion.
Wie sieht dein typischer Arbeitstag aus?
In der Regel fängt für mich der Tag kurz nach der Ankunft mit dem Daily an, einer kurzen Teambesprechung, in der sich alle Teammitglieder kurz auf den aktuellsten Stand bringen. Anschließend arbeite ich an meinem aktuellen Projekt, was hauptsächlich Programmieren, das Training meiner neuronalen Netze, die Dokumentation von Ergebnissen und die Recherche von nützlichen Methoden oder Tools beinhaltet.
Die Mittagspause verbringe ich gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen in der kleinen Firmenküche, manchmal wird auch ein Spaziergang über die nahen Felder angehängt. Zudem finden in regelmäßigen Abständen Sprintwechsel, firmeninterne Vorträge oder Workshops, z.B. zum Thema SCRUM, Agilität oder Clean-Code Prinzipien statt.
Vielen Dank Inge und weiterhin viel Spaß bei uns!
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