Entwicklung von Machine Learning Methoden zum Einsatz im Requirements Engineering

Praktikum, Studentische Abschlussarbeit

Themen-Schwerpunkt: Eingebettete Systeme, Entwicklungswerkzeuge, Maschinelles Lernen, Software-Entwicklung
Studiengänge: Elektrotechnik, Informatik, Informationstechnik, Verwandte Studiengänge

Umfeld

Das Requirements Engineering - das Ermitteln, Dokumentieren, Prüfen und Verwalten von Anforderungen - ist ein zentrales Werkzeug bei der Entstehung von Software und Systemen jeglicher Art. Es ist außerdem ein wichtiges Mittel um eine möglichst fehlerfreie Entwicklung von Systemen sicherzustellen. Deshalb beschäftigen sich Anforderungsingenieure überwiegend mit der Erfassung, Formulierung, Abstimmung, Prüfung und Verwaltung qualitativ hochwertiger und widerspruchsfreier Anforderungen. Allerdings müssen auch kleine Entwicklungsteam, die keine oder nur beschränkte Ressourcen für einen Anforderungsingenieur haben, in der Lage sein, hochwertige Anforderungen zu erfassen.

Ziel der Arbeit ist deshalb die Entwicklung eines Tools, das den Laien bei der Formulierung von Anforderungen unterstützt und ihn auf ungewollt falsche, widersprüchliche oder unvollständig spezifizierte Anforderungen hinweist und Verbesserungsvorschläge liefert. Grundlage hierfür soll eine semantische Analyse der Anforderungen mit Hilfe von Machine Learning Methoden sein.

Aufgaben

  • Recherche zum Stand der Technik der Machine Learning gestützten semantischen Textanalyse
  • Aufbau einer Datenbasis und Recherche zu öffentlichen Datensätze, um entsprechende Machine Learning Ansätze zu trainieren und zu evaluieren
  • Entwicklung und Implementierung verschiedener Ansätze zur semantischen Textanalyse um Anforderungen zu bewerten (Identifikation von Transformationseffekten, Zweideutigkeiten, etc.)
  • Integration in ein bestehendes leichtgewichtiges Requirements Engineering Tool

Wir bieten

  • dir die Möglichkeit, dich in das spannende und zukunftsfähige Feld des Requirements Engineerings einzuarbeiten
  • dir die Möglichkeit deine Machine Learning Kenntnisse praktisch anzuwenden und zu vertiefen
  • ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • eine angenehme Arbeitsatmosphäre
  • konstruktive Zusammenarbeit

Wir erwarten

  • selbständiges Denken und lösungsorientiertes Arbeiten
  • Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning von Vorteil
  • sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine Bewerbung an Simon Krause, skrause@dont-want-spam.fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • aktueller Notenauszug
  • tabellarischer Lebenslauf

Weitere Informationen

  • Start: ab sofort
  • Betreuendes Institut am KIT: Institut für Technik der Informationsverarbeitung | Prof. Dr. Wilhelm Stork