Kariyere dön
Uygulamalı AI · LojistikMünih / Hibrit

IDP · Lojistik sektörü için AI destekli prototip

Disiplinlerarası Proje · Master Informatics · ~1 dönem · eşdeğer formatlar kabul edilir

Lojistik ekipleri için dağınık operasyonel girdileri yapılandırılmış, açıklanabilir planlama önerilerine dönüştüren bir karar katmanı prototipi geliştirin.

ARCIS, lojistik sektörü için — kamyonların, yüklerin, programların ve günlük mal akışının ardındaki insanlar için — uygulamalı AI karar sistemleri geliştirir. Bu proje, operatörlerin hâlihazırda kullandıkları araçların üzerinde daha hızlı ve daha yapılandırılmış kararlar almasına yardımcı olan bir katman prototiplemeye odaklanır. Beklenen çıktı: odaklı bir prototip ve teknik dokümantasyon.

Proje kapsamı

  • Operasyonel girdilerden (tablolar, dokümanlar, e-postalar) yapılandırılmış veri çıkarma
  • Eksik veya gürültülü alanlar için doğrulama mantığı
  • Gerçek dünya lojistik kısıtları altında eşleştirme / atama
  • Optimizasyon yöntemleri (atama, sezgisel yöntemler, kısıt programlama)
  • Açıklanabilir çıktılar ve insan denetimli inceleme

Araştırma ve mühendislik soruları

  • Yapılandırılmamış girdiler güvenilir planlama verisine nasıl dönüştürülebilir?
  • Eksik bilgi altında atama nasıl modellenebilir?
  • Optimizasyon sonuçları teknik olmayan operatörlere nasıl açıklanabilir?

İdeal profil

Hedef program: TUM Master of Science in Informatics (M.Sc. Informatics). Bu rol, TUM Disiplinlerarası Proje (IDP) olarak çerçevelenmiştir. Lojistik sektörüne ve uygulamalı AI’ya merak şarttır; önceden lojistik bilgisi gerekli değildir. Eşdeğer teknik çalışma için working-student veya staj düzenlemeleri de değerlendirilir.

  • Python · veri işleme
  • LLM tabanlı bilgi çıkarımı
  • OR-Tools · optimizasyon · algoritmalar
  • TypeScript / React (opsiyonel)

Ne kazanırsınız

  • TUM’da 16 ECTS kredisi kazanırsınız.
  • TUM Incubator, girişimcilik koçluğu ve atölyelere özel erişim.
  • Sektör liderleri, kurucular ve kıdemli profesyonellerle network.

Önemli bilgiler

  • 6 ay yarı zamanlı (yaklaşık 20 saat/hafta) veya alternatif olarak 3 ay tam zamanlı.
  • İdeal olarak 2–5 Master’s öğrencisi, ancak bireysel başvurular da kabul edilir.
  • Proje hemen veya anlaşma üzerine başlayabilir.

Başvuru

Lütfen gönderin:

  • CV
  • Transkript
  • Kısa motivasyon notu
  • Opsiyonel: GitHub, portfolyo veya önceki teknik çalışma