Masterarbeit: Streamable Multivariate Time Series Anomaly Detection

Location

Bretten | Germany

Job description

„Accelerating business to improve the lives of people”. Unser Purpose drückt ideal aus, was wir tagtäglich mit Begeisterung tun – die IT-Systeme unserer Kunden vernetzen, um ihre Prozesse zu digitalisieren, damit die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort ankommen. Nur durch ungehinderten Datenfluss können Autos vom Werksband rollen, fristgerechte Zahlungen getätigt werden und Supermarktregale aufgefüllt werden.

Unsere Erfolgsgeschichte begann 1986, als die Digitalisierung der Lieferketten in der deutschen Automobilindustrie mit uns ihren Anfang nahm. Heute ist SEEBURGER ein führender globaler B2B-Softwareanbieter mit rund 1.000 #Businessbeschleunigern in weltweit 15 Ländern und über 10.000 zufriedenen Kunden, die unseren innovativen Lösungen vertrauen.

Thema

Streamable Multivariate Time Series Anomaly Detection for Cloud Service Infrastructures

Motivation und Ziele 

Die automatische Erkennung von Anomalien ist ein wichtiges Werkzeug zur Überwachung von komplexen Cloudserviceinfrastrukturen für die B2B-Kommunikation. Multivariate Anomalien ergeben sich hierbei gleichzeitig aus einer Vielzahl von Metriken und dem Kontext der einzelnen Services. Eine sich ändernde Systemlast kann zusammenhängen mit der Anzahl erfolgreicher Prozesse, dem Wegfall von Verarbeitungsfehlern und sinkenden Bestellungen eines Discounters.
Im Betrieb treten bisher unbekannte oder seltene Fehler auf, es lassen sich vergleichsweise wenige Anomalien durch Experten labeln und Daten für das Training von ML-Modellen sind nur unzureichend von Anomalien bereinigt.
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines streamorientierten, multivariaten Anomalieerkenners und einem Alert-Kommunikationssystem, sowie die Evaluierung des Systems am Beispiel einer Cloudserviceinfrastruktur mit den bereitgestellten Daten.

Aufgaben

• Untersuchung und Bewertung verschiedener Ansätze zur Erkennung von Anomalien mit dem Schwerpunkt auf Deep Neural Networks
• Vorverarbeitung, Filterung, Bereinigung, sowie Anreicherung von Monitoring-, Messagetrackingdaten und den Cloudstrukturdaten für den Anomalieerkenner. Das Messagetracking erfasst hierbei Metadaten bei der Verarbeitung der Dokumente mit den verschiedenen Cloudeservices. Historische Daten stehen für mehrere Jahre in einem Data Lake zur Verfügung. Aus den Metadaten sollen weitere Zeitreihen generiert werden
• Entwicklung und Implementierung des KI-Anomalieerkenners sowie eines Frameworks für das regelmäßige Training der ML-Modelle und die streamorientierte Erkennung der Anomalien
• Entwicklung und Implementierung eines dynamisches Alertsystems, das für verschiedene Nutzer wie Systemoperatoren oder Kunden geeignet ist, sowie die Analyse und Bewertung der Anomalien ermöglicht
• Entwicklung von Kriterien zur Evaluierung des Systems

Dienstsitz: Karlsruhe und/oder Bretten.

Kontakt Recruiting:

Daniel Iwtschenko

Wir fördern eine inklusive Arbeitsumgebung und setzen uns für Chancengleichheit ein. Eingehende Bewerbungen werden ausschließlich auf Grundlage der fachlichen Qualifikationen bewertet und Talente werden unabhängig von ethnischer Herkunft, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Identität, Nationalität, Behinderung oder Alter berücksichtigt.

Profitiere davon, Teil eines global bekannten Unternehmens zu sein, wenn es um die Digitalisierung geht. Seien es neue Kolleg*innen, Offices und Produkte, wir sind weiterhin am wachsen – und das sollst auch du! Uns ist wichtig, dass du deine Talente und Stärken ideal einbringen und deinen Weg gehen kannst. Egal, ob du eine Karriere als Führungskraft oder Spezialist anstrebst, einen anderen Standort oder ein anderes Team kennenlernen willst. Durch unser Know-how und Wachstum in einer Zukunftsbranche bieten wir dir vielfältige Möglichkeiten und einen sicheren Job. Das macht SEEBURGER aus, ebenso wie das hilfsbereite Miteinander und familiäre Umfeld. #StrongerTogether ist einer unserer Unternehmenswerte und etwas, das uns prägt.

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Salary