Analyse und Entwicklung von Open-Data- und Data-Sharing-Lösungen

Hilfskraftstelle, Praktikum, Studentische Abschlussarbeit

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

Umfeld

Unter Open Data werden Daten verstanden, die von jedermann zu jedem Zweck genutzt werden können. Hierbei handelt es sich zumeist um Daten, deren Veröffentlichung im Interesse der Öffentlichkeit ist, zum Beispiel um die Zusammenarbeit zu erleichtern oder Vertrauen durch mehr Transparenz zu schaffen. Wie die Bekanntmachung der Open-Data-Initiative in jüngster Zeit gezeigt hat, haben auch bereits führende Wirtschaftsunternehmen das Potential dieses Ansatzes erkannt. In Bezug auf aktuelle Möglichkeiten des maschinellen Lernens könnte dieses Konzept auch auf das Gesundheitswesen übertragen werden. Durch anonymisierte Patientendaten zur Personalisierung von medizinischen Dienstleistungen könnte dies zur Steigerung der Effizienz und Effektivität beitragen. Ziel dieser Stelle ist es, dieses Themenfeld für ausgewählte Anwendungsszenarien zu erschließen und technische Lösungen umzusetzen.

Aufgaben

Bei der Erforschung dieses Ansatzes benötigen wir Unterstützung in zahlreichen Bereichen, wobei man sich seinen Stärken entsprechend einbringen kann:

  • Recherche im Umfeld von Open-Data-/Data-Sharing-Prinzipien und deren Umsetzungen
  • Identifikation von sinnvollen Anwendungsfällen in diesem Kontext
  • Betrachtung dafür notwendiger Datenspeicherungs-, Datenanonymisierungs- und -Sicherheitskonzepte
  • Konzeption von anwendungsfallgetriebenen Lösungen
  • Prototypische Implementierung dieser Konzepte
  • Evaluation dieser Prototypen mit realen Anwendungsfällen
  • Verbesserung und Weiterentwicklung der Prototypen mit geeigneten Methoden (zum Beispiel Machine Learning)

Wir bieten

  • Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • Eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • Eine angenehme Arbeitsatmosphäre und konstruktive Zusammenarbeit

Wir erwarten

  • Selbstständiges Denken und Arbeiten
  • Gute Deutschkenntnisse
  • Motivation und Engagement
  • Interesse an der Thematik und gegebenenfalls erste Erfahrungen mit Daten-Anonymisierungs- und -Speichertechnologien
  • Idealerweise praktische Erfahrungen mit diversen Frameworks und Programmiersprachen

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Markus Schinle, schinle@fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Weitere Informationen

  • Start: ab sofort
  • Betreuendes Institut am KIT: Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) | Prof. Dr. rer. nat. Wilhelm Stork