Abschlussarbeit Big Data & AI: Industrielle digitale Zwillinge für Physical AI (m/w/d)

Adolf Würth GmbH & Co. KG
Adlershof, Treptow-Köpenick

Berlin-Adlershof

Befristet

Kundenmanagement

Praktikum

Kein mobiles Arbeiten

Idealerweise ab März 2027 für 5 - 6 Monate

Deine Aufgaben – gestalte mit uns die Zukunft:

In dieser Masterarbeit entwickelst Du skalierbare digitale Zwillinge für Bau- und Industrieanwendungen. Du überführst visuelle und technische Informationen in standardisierte, maschinenlesbare 3D-Repräsentationen, die bauliche Elemente, industrielle Komponenten und deren Umgebung mit geometrischer, räumlicher, physischer und semantischer Konsistenz modellieren. Dadurch entstehen physisch fundierte Modelle für eine robuste KI-Wahrnehmung und zukünftige Anwendungen in der agentischen Robotik und Physical AI, einschließlich Szenenverständnis, Bewegungsplanung und Aktionsausführung.

Folgende Aufgaben warten auf Dich:

  • Computer Vision und 3D-Wahrnehmung: Du entwickelst bestehende KI-gestützte Ansätze zur Erkennung und 3D-Rekonstruktion ausgewählter industrieller Komponenten aus visuellen Daten weiter. Die daraus gewonnenen Informationen können auch das nachgelagerte robotische Schlussfolgern unterstützen.
  • Multimodale Modellgenerierung: Du kombinierst visuelle Informationen mit technischen Daten, Zeichnungen und Produktwissen, um digitale Zwillinge zu erzeugen und gezielt zu verfeinern.
  • Physische und räumliche Konsistenz: Du untersuchst, wie physische, räumliche und semantische Anforderungen die Konsistenz und Verlässlichkeit der erzeugten Modelle erhöhen können.
  • CAD-/BIM-nahe Standardisierung: Du entwickelst eine agentenbasierte Pipeline weiter, die multimodale Informationen in maschinenlesbare Modelle überführt, die mit CAD/BIM kompatibel sind. Dies kann Real-to-Sim-to-Real-Workflows unterstützen.
  • Skalierbarkeit und Evaluation: Du evaluierst den Ansatz anhand definierter Bauteilklassen und Datenbedingungen hinsichtlich Qualität, Robustheit und Übertragbarkeit.
  • Prototypische Umsetzung: Du setzt einen Demonstrator zur Veranschaulichung der Ergebnisse um. Je nach Projektfortschritt kann untersucht werden, wie die erzeugten Repräsentationen für multimodale Robotikansätze, beispielsweise Vision-Language-Action Modelle (VLA), nutzbar gemacht werden können.

Dein Profil – gemeinsam wachsen:

  • Master-Studium in einem MINT-Bereich, Informatik, Statistik, Mathematik oder vergleichbare Studiengänge (Physik, Chemie, Wirtschaftswissenschaften, empirische Sozialforschung, etc.).
  • Basiskenntnisse in Microsoft Office.
  • Du besitzt bereits Programmierkenntnisse in Python, SQL und gegebenenfalls einer weiteren Sprache.
  • Kenntnisse und Erfahrungen mit Amazon Web Services; Erfahrungen auf GCP und Databricks sind ein Plus.
  • Erste Kenntnisse in Softwareentwicklung sind ebenfalls von Vorteil.
  • Du durftest schon Erfahrungen mit gängigen Machine Learning-Frameworks und Bibliotheken (z. B. TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Open3D, PyMeshLab, Transformers, scikit-learn) sammeln.
  • Verhandlungssichere Englischkenntnisse und Basiswissen in Deutsch runden dein Profil ab.

Deine Benefits in einer wertschätzenden Unternehmenskultur:

  • Dein Einsatz wird belohnt. Bei einem Pflichtpraktikum erwarten dich 1.400 € brutto pro Monat. Machst du für vier Monate oder länger ein freiwilliges Praktikum oder schreibst deine Abschlussarbeit bei uns, erhältst du 2.541 € brutto pro Monat.
  • Bleibe aktiv und gesund mit unseren Sport- und Entspannungskursen - vor Ort und online - sowie der Nutzung von über 10.000 Sport- und Wellnesseinrichtungen mit dem arbeitgebergeförderten EGYM Wellpass.
  • Unser Praktikumsprogramm „GO WÜRTH“ steht für „gemeinsam orientieren“ und bietet jedes Semester unterschiedliche Bausteine. Bei Veranstaltungen wie „HELLO NEWCOMER“ hast du die Gelegenheit zu netzwerken und fachbereichsübergreifende Einblicke zu erhalten.
  • Das wichtigste Wort im Umgang bei uns ist DANKE. Dich erwartet ein familiäres und herzliches Miteinander, in dem du deine bestehenden Stärken weiterentwickeln und neue entdecken kannst.

Patricia Fink

Young Talent Acquisition: Patricia Fink, [email protected]

Veröffentlicht am 2026-10-24

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