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Initial Situation:
The COVID-19 pandemic revealed the importance of physical touch for mental well-being. Technological solutions to simulate human-like interaction through robotic systems are emerging. A hugging device embedded with tactile sensors could provide both emotional comfort and basic health monitoring during social distancing.

Objective:
Design and evaluate a robotic hugging device equipped with tactile skin capable of sensing temperature and heart rate. Investigate its effect on mental and physiological well-being.

Tasks:

• Literature review: tactile sensing, therapeutic touch, biosignal processing.
• Hardware: Build a prototype with tactile or electronic skin.
• Integration: Heart rate and temperature sensing should be integrated within the electronic skin.
• Evaluation: Experiments with users to study stress reduction and health monitoring potential.

Requirements:

• Interest in robotics, human-centred mechatronics, and bioinstrumentation.
• Previous experience or knowledge in 3D printing.
• Skills in electronics (Arduino/Pi), sensors, and basic programming (Python/C++).
• Previous knowledge of ROS/ROS2 is required (knowledge of micro-ROS is advantageous).
• Prior knowledge of Gazebo/Blender (or other simulation software) is advantageous.
• Very good knowledge of English is required.
• Independent way of working is required.

How to Apply:
If you are interested in tactile sensing and robotics and want to contribute to an innovative project, we invite you to apply exclusively via email. Please include your CV, complete transcript of records (minimum GPA: 2.5), and a small motivation letter in English (Max 250 words).
Subject line for the email: Application—Hugging Device with Tactile Sensing , <YOUR NAME, enrollment number>.

NOTE: E-mails and Motivation Letters written by large language models will be ignored.

Initial Situation:

MLOps tools are essential for managing the complex machine learning lifecycle, but many suffer from poor usability, making adoption difficult for practitioners. This thesis explores how to design more intuitive, user-friendly interfaces for MLOps platforms. Through a structured evaluation of open-source tools and the identification of key interaction techniques, this research will contribute to building reusable UI components in Svelte 5 and shadcn-svelte—bridging the gap between powerful ML workflows and seamless user experiences.A well-designed MLOps interface enhances productivity, reduces onboarding time, and improves collaboration between data scientists, ML engineers, and DevOps teams. By applying UI/UX best practices, this thesis aims to make MLOps more accessible and efficient for everyone.

Tasks:

Within the thesis following topics will be worked on:

• Conduct a literature review on user-friendly design of MLOps tools.
• Methodical quantitative and qualitative evaluation of open source MLOps tools.
• Identification of key interaction techniques in the ML lifecycle
• Implementation of several identified components as reusable components in Svelte 5, shadcn-svelte.

Notes on application:

• Interest in UI and UX design
• Practical online courses and books will be provided after consultation on the existing level of knowledge
• Mandatory experience: Svelte (5), SvelteKit, tailwindcss, TypeScript
• Applications without Svelte experience will be ignored
• Nice to have experience: libraries or projects such as shadcn-svelte, d3, xyflow / Svelte-flow, tanstack
• Written and spoken German or English required
• The thesis has to be written in English in LaTeX (e.g., TexStudio, Overleaf)
• Literature management must be done using JabRef
• Please send applications with CV and current overview of subjects by e-mail to benedikt.scheffler@faps.fau.de.
• Generic e-mails will be ignored (how to write a proper e-mail).
• In the first meeting there are questions regarding the stated requirements. Based on this, the student’s suitability for this thesis is determined.

Im Zuge der Mobilitätswende und des steigenden Bedarfs an elektrifizierten Antriebssystemen gewinnen Batterien als zentrale Komponenten zunehmend an strategischer Bedeutung. Insbesondere im Bereich der leichten und schweren Nutzfahrzeuge entstehen neue Herausforderungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Rohstoffbeschaffung über Produktion und Nutzung bis hin zur Rückführung und Wiederverwertung. Der Recyclingprozess von Traktionsbatterien spielt dabei eine entscheidende Rolle für Nachhaltigkeit, Ressourceneffizienz und Versorgungssicherheit.

Die Supply Chain des Batterie-Recyclings ist hochkomplex: unterschiedliche Zellchemien, unklare Rücklaufmengen, logistischer Aufwand, technologische Unsicherheiten sowie regulatorische Vorgaben beeinflussen die Rückführung und Wiederverwertung erheblich. Traditionelle Analysewerkzeuge stoßen hier an ihre Grenzen. Die Methode der System Dynamics bietet hingegen die Möglichkeit, dynamische Zusammenhänge, Rückkopplungen und zeitverzögerte Effekte transparent zu modellieren und zu simulieren.

Ziele der studentischen Arbeit

• Vertiefung der Kenntnisse in der Systemtheorie, insbesondere im Bereich System Dynamics

• Durchführung einer fundierten Literaturrecherche zu Batterieproduktion, Rückführung und Recycling im Mobilitätssektor, insbesondere bei Nutzfahrzeugen

• Analyse der technischen, logistischen und organisatorischen Prozesse entlang der Batterie-Supply-Chain

• Identifikation und Modellierung relevanter Akteure, Materialflüsse, Einflussfaktoren und Wirkzusammenhänge im Batterie-Recyclingprozess

• Aufbau eines dynamischen Simulationsmodells zur Abbildung des Batterie-Recyclings unter Einsatz von System Dynamics

• Ableitung von Erkenntnissen zur Optimierung der Recyclingstrategie für leichte und schwere Nutzfahrzeuge

Voraussetzungen

• Hohes Interesse an nachhaltiger Mobilität, Kreislaufwirtschaft und Batteriesystemen

• Bereitschaft, sich intensiv mit System Dynamics auseinanderzusetzen

• Idealerweise erste praktische Erfahrungen mit Modellierungs- oder Simulationssoftware (z. B. Vensim, AnyLogic, Stella o. Ä.)

• Grundkenntnisse in Programmierung (z. B. Python, Java)

• Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens Niveau C1) und gute Englischkenntnisse

• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

• Verpflichtende Ergebnispräsentation und -diskussion im Seminar

Die studentische Arbeit kann ab dem 01.05.2025 oder zu einem späteren, individuell vereinbarten Zeitpunkt begonnen werden und ist innerhalb des in der Prüfungsordnung festgelegten Bearbeitungszeitraums abzuschließen.

Die Arbeit kann als Projekt- oder Masterarbeit verfasst werden.

Bei Interesse senden Sie bitte eine E-Mail mit Lebenslauf und Notenspiegel an
📧 baris.albayrak@faps.fau.de

Ich freue mich auf Ihre Bewerbung!

Inmitten des wachsenden Spektrums elektrischer Antriebstechnologien, wie dem inzwischen etablierten Hairpin-Motor und aufstrebenden Varianten wie Continuous Hairpin, Hairpins aus Hohlleitern oder Litzen und Axialflussmaschinen, steht das Richten von Flachdraht als zentraler Prozessschritt im Fokus. Die gegenwärtige Herausforderung im industriellen Umfeld liegt in der Steuerung dieses Prozesses, der bisher auf statischen Parametern und dem empirischen Wissen von Facharbeitern basiert und Schwankungen im Eingangsmaterial nur unzureichend berücksichtigt.

Mögliche Aufgabenstellungen:

Im Rahmen aktueller Forschungsaktivitäten am Lehrstuhl FAPS soll der Prozessschritt des Richtens von Flachdraht durch die Erforschung und Implementierung inlinefähiger Sensorik zur Erfassung von Wechselwirkungen im Prozess sowie innovativer Regelungsansätze revolutioniert werden. Auf diese Weise soll die Qualität in der Hairpin-Produktion effektiv und effizient gesteigert und ein wichtiger Beitrag zur Weiterentwicklung neuer Trends in der Automobilindustrie geleistet werden.

Mögliche Themengebiete:

• Planung und Konstruktion von Anlagenkomponenten
• Erforschung neuer Messmethoden
• Implementierung und Validierung von Messsystemen
• Planung und Durchführung von experimentellen Untersuchungen
• KI-gestützte Analyse und Interpretation experimenteller Daten
• Modellierung und Simulation der Produktionsprozesse

Detaillierte Informationen zu den möglichen Themengebieten und deren Aufgabenstellungen werden gerne in einem persönlichen Gespräch erläutert.

Anforderungsprofil:

• Interesse an der Produktion elektrischer Traktionsantriebe
• Je nach Themengebiet: Grundkenntnisse in Konstruktion, Messtechnik, Werkstoffkunde, Programmierung, Datenanalyse (KI/ML) oder Regelungstechnik
• Freude an praktischer Arbeit wie z.B. Durchführung und Auswertung von Versuchsreihen oder Aufbau von Messtechnik
• Analytisches Denkvermögen sowie selbstständige, gewissenhafte und strukturierte Arbeitsweise
• Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Bewerbung per E-Mail mit Lebenslauf, aktuellem Notenspiegel und Angabe des bevorzugten Themengebietes an anja.preitschaft@faps.fau.de

Initial Situation

n the course of digitalization, extensive datasets, especially in complex manufacturing systems, have established themselves as an indispensable resource. These sectors, equipped with terabytes of measurement and process data, are on the verge of realizing their full potential through the use of advanced data processing technologies. Complex electronics manufacturing, characterized by high degrees of automation and advanced communication standards, offers optimal conditions for applying sophisticated analytical methods.

In this context, the latest developments in large language models (LLMs) and agent systems offer considerable opportunities for enhancing analytical capabilities. While conventional machine learning approaches often focus on correlations, more advanced analytical methods enable deeper understanding of relationships in production systems. The combination of LLMs with these advanced techniques could not only predict quality issues and production disruptions but identify their root causes more effectively.

Especially in manufacturing industries facing skilled worker shortages, automating complex analytical processes through LLMs and agents can contribute significantly to problem-solving. These systems can be trained on both general machine data and specific process knowledge, thereby reducing implementation barriers for advanced analytics in production environments.

Keywords

Advanced Analytics, LLM-based Automation, Agent Systems, Product Quality, Digital Root Cause Analysis

Task Description

Our research aims to explore how workflows for advanced analytics can be enhanced through LLMs and agent systems and evaluate their application in complex manufacturing. A specific use case is investigating methods to deploy LLMs as intelligent assistants for automated modeling of production processes. This should enable more effective analysis and resolution of quality issues and production disruptions. In this context, various student theses (e.g., literature research, conceptualization, modeling) are possible.

Potential Work Packages

Potential work packages are envisaged, which can be flexibly adjusted depending on the specific task and within the scope of the work:

• Familiarization with relevant fundamentals of advanced analytics, large language models and agent systems
• Definition of research questions around workflow automation
• Conducting literature review on analytical methods in manufacturing
• Using open-source LLMs to enhance analytical processes and fine-tuning on specific datasets
• Development and implementation of LLM-based agents for process modeling
• Evaluation and critical examination of results regarding robustness and implementation effort
• Complete documentation of the work (PPT, Word, Miro, etc.)

Requirements

• Passion for the subject area
• High motivation and commitment
• Very good knowledge of German or English
• Structured and independent way of working
• Teamwork
• Basic knowledge in machine learning and/or statistical methods advantageous

Miscellaneous

• Application-oriented research in cooperation with the industrial partners.
• The work can be done entirely from home office if desired.
• The workload can be adjusted depending on the type of work (PA/MA/AI).

Applications

Please send applications with CV and current overview of subjects by email to Sven.Meier@faps.fau.de (no cover letter or letter of motivation required). For further information about the scope and precise orientation of the work, I am available for a personal conversation.

Ausgangslage:

Mit der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge steigt auch die Nachfrage nach komfortablen, sicheren und in den Alltag integrierbaren Lademöglichkeiten. Kontaktlose Energieübertragungssysteme ermöglichen Szenarien wie „Road Charging“ und „Opportunity Charging“. Weitere Vorteile sind ein gesteigerter Ladekomfort für den Anwender sowie eine geringere Angriffsfläche für Vandalismus. Folglich ist für die nächsten Jahre eine gesteigerte Nachfrage nach induktiven Energieübertragungssystemen für Elektromobile zu erwarten. Allerdings stehen bislang keine Verfahren zur Verfügung, die eine wirtschaftliche Fertigung induktiver Energieübertragungssysteme in hoher Stückzahl ermöglichen.

Mögliche Aufgabenstellung

Verlegen, Kontaktieren und Isolieren sind die drei wichtigsten Schritte zur Herstellung eines induktiven Energieübertragungssystems. Die Verfahren sollen durch geeignete Maßnahmen für die industrielle Fertigung befähigt werden. Neben praktischen Versuchen ist auch der prototypische Aufbau von Demonstratoren vorgesehen. Mögliche Aufgabenstellungen können sein:

• Einarbeiten in die Technologien für die kontaktlose Energieübertragung
• Analyse von verschiedenen Systemaufbauten der Marktbegleiter
• Adaption bestehender Konzepte aus dem Elektromaschinenbau auf den neuen Anwendungskontext
• Entwicklung und Konzeption geeigneter Vorrichtungen und Aufbau von Demonstratorsystemen

Hinweise und Bewerbung:

• Bearbeitung der Aufgaben im studentischem Team
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Maximilian Kneidl, M.Sc. info@seamless-energy.com
Michael Masuch

Ausgangslage:

Mit der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge steigt auch die Nachfrage nach komfortablen, sicheren und in den Alltag integrierbaren Lademöglichkeiten. Kontaktlose Energieübertragungssysteme ermöglichen Szenarien wie „Road Charging“ und „Opportunity Charging“. Weitere Vorteile sind ein gesteigerter Ladekomfort für den Anwender sowie eine geringere Angriffsfläche für Vandalismus. Folglich ist für die nächsten Jahre eine gesteigerte Nachfrage nach induktiven Energieübertragungssystemen für Elektromobile zu erwarten. Allerdings stehen bislang keine Verfahren zur Verfügung, die eine wirtschaftliche Fertigung induktiver Energieübertragungssysteme in hoher Stückzahl ermöglichen.

Mögliche Aufgabenstellung

Verlegen, Kontaktieren und Isolieren sind die drei wichtigsten Schritte zur Herstellung eines induktiven Energieübertragungssystems. Die Verfahren sollen durch geeignete Maßnahmen für die industrielle Fertigung befähigt werden. Neben praktischen Versuchen ist auch der prototypische Aufbau von Demonstratoren vorgesehen. Mögliche Aufgabenstellungen können sein:

• Einarbeiten in die Technologien für die kontaktlose Energieübertragung
• Analyse von verschiedenen Systemaufbauten der Marktbegleiter
• Adaption bestehender Konzepte aus dem Elektromaschinenbau auf den neuen Anwendungskontext
• Entwicklung und Konzeption geeigneter Vorrichtungen und Aufbau von Demonstratorsystemen

Hinweise und Bewerbung:

• Bearbeitung der Aufgaben im studentischem Team
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Dr.-Ing. Michael Weigelt info@seamless-energy.com

Michael Masuch

Ausgangssituation

Längst sind Computerspiele keine reine Spielerei mehr, so können Simulationen von Arbeitsabläufen auf das industrielle Umfeld übertragen werden, um zukünftige Fehler zu vermeiden. Unter anderem bieten KI und XR-Technologien intuitive Simulationstools und die Gaming Engine – Unity ganz neue Möglichkeiten eine interaktive XR-Prozesssimulation und Robotersteuerung und Programmierung. Vorteil dieser Plattform ist, das dass erstellt Szenario sich auf quasi jede Endgerät (VR, AR-Brillen, iPad, PC) exportieren lässt, auch auf Web Anwendungen. Gerade im Umfeld der LEAN-Prozessoptimierung und Fabrikplanung, siehe AR-Demo Anlagenkonzept oder XR-Robotik-Simulation .  Eine einheitliche B2B-“Amazon”-Plattform für fertige Automatisierungslösungen gibt es bisher nicht. Die Abschlussarbeit findet im Kontext des FAPS-X-Start-Up ROBOTOP GmbH statt. Im Rahmen dieser Tätigkeit soll bei der Entwicklung und Erforschung neuer XR/KI-Softwaretools auf Basis von Unity und Blender umgesetzt werden. Dabei koppeln wir die Intuitivität, die Usability und den Spaß von Computerspielen mit der Nützlichkeit von Industriesoftware. Oder in anderen Worten, wie kann es sein, dass ein 12 jähriger in einem Computerspiel ein Weltreich aufbauen kann aber ich für die meisten Industrietools einen Doktortitel benötige um diese zu verstehen, bzw. viele der Industriesoftwarelösungen immer noch aussehen wie Windows 95.

Themenstellung

Vorkenntnisse

Imagevideo ROBOTOP. Link

Homepage: ROBOTOP

Beginn ab sofort möglich

Der Umfang kann entsprechend der Art der Arbeit angepasst werden

Kontakt – bitte einen Termin per Email vereinbaren, mit angefügten Lebenslauf, Notenübersicht sowie telefonischen Kontakt.

Eike Schäffer

Dr.-Ing. Eike Schäffer (M.Sc., M.Sc.)
Mail: eike.schaeffer@faps.fau.de

PS: Bitte geben Sie in Ihrer Bewerbung bzw. in der Mail das Stichwort NextLevelROBOTOP an, damit ich sehe das Sie den Text bis zum Ende gelesen haben sowie schreiben Sie mir warum Sie an dem Thema besonders großes Interesse haben. Unser Team besteht aus sehr innovativen, leistungsbereiten und stark intrinsisch motivierten Menschen. Daher ist uns ein Fit in Hinsicht der Einstellung sehr wichtig. Sowie bewerben Sie sich bitte in deutscher Sprache und nur mit sehr guten Deutschkenntnissen. Mails ohne diese Kriterien werden ignoriert.

Über uns:

Im Zuge der Energiewende erforschen wir hybride Netzstrukturen, die Gleichstrom- und Wechselstromtechnologien vereinen und so die Vorteile beider Versorgungsstrategien nutzen. Unser Team arbeitet an einem hochmodernen DC-Demonstrator, der in Kooperation mit ca. 40 führenden Industriepartnern der Elektro- und Automatisierungsbranche entwickelt wird. Ziel ist es, innovative Lösungen für eine flexible und energieeffiziente Produktion zu gestalten.

Aufgabenbereiche:

Wir suchen motivierte Studierende zur Unterstützung in verschiedenen Projekten und Aufgaben rund um Gleichstromanwendungen und den Aufbau unserer Demonstratoranlage. Unser Team deckt dabei drei zentrale Anwendungsbereiche ab, in denen du deine Kompetenzen einbringen und vertiefen kannst:

1. Aufbau und Inbetriebnahme des Demonstrators:
   • Unterstützung bei der technischen Montage und Einrichtung von Gleichstromkomponenten, Automatisierungssystemen und Speichersystemen.
   • Programmierung des Automatisierungssystems und intelligenten Energiemanagements
   • Planung und Durchführung der Inbetriebnahme von Versorgungs-, Speicher- und Verbrauchereinheiten in einer Laborumgebung
   • Mithilfe bei der Fehlerdiagnose und -behebung während des Inbetriebnahmeprozesses.
2. Implementierung eines Power-Hardware-in-the-Loop (PHIL) Systems:
   • Entwicklung und Integration eines PHIL-Ansatzes, um simulierte Leistungskomponenten in unsere reale Testumgebung einzubinden.
   • Konfiguration und Testen der Leistungselektronik und Kopplung mit unserem Gleichstromnetz.
   • Durchführung von Messungen und Analysen zur Validierung der Simulationsergebnisse und der Netzstabilität.
3. Simulation und Digitaler Zwilling des Demonstrators (Prozess- und Energiebereich):
   • Erstellung und Weiterentwicklung von digitalen Zwillingen für die Prozess- und Energiefluss-Simulation unseres DC-Demonstrators.
   • Aufbau von Modellen zur realitätsnahen Abbildung des Energiemanagements in hybriden Netzstrukturen.
   • Evaluierung und Optimierung des Simulationsmodells zur Verbesserung der Energieeffizienz und Produktionsabläufe.

Zusätzliche Aufgabe: simulationsbasiertes Planungstool

• Mitarbeit an der Weiterentwicklung unseres simulationsbasierten Planungstools
• Entwicklung und Integration von Modulen für die Simulation und Planung von DC-Netzen.
• Unterstützung bei der Erstellung und Validierung von Modellen und Algorithmen, die das DC-Netzwerk planen und optimieren.

Profil:

• Studium der Elektrotechnik, Energietechnik, Mechatronik, Informatik, Maschinenbau oder eines verwandten Fachbereichs.
• Interesse an innovativen Energieversorgungstechnologien, Simulationen oder Automatisierung
• Erste Erfahrungen mit Software-Tools wie TIA Portal, MATLAB/Simulink, Siemens NX, EPLAN oder ähnlichen CAD- und Simulationsprogrammen sind von Vorteil.
• Kenntnisse in der Programmierung und Interesse an Schnittstellentechnologien von Vorteil.
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit sowie gute Kommunikationsfähigkeiten.

Was wir bieten:

• Einblicke in die spannende Forschungsarbeit im Bereich Gleichstromnetzwerke und hybride Energienetze.
• Die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Projekten in einem engagierten Team mitzuwirken.
• Eigenverantwortliches Arbeiten an realen Projekten mit modernster Technologie.
• Möglichkeit zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung.
• Kooperation mit führenden und regionalen Industrieunternehmen zur Gleichstromtechnologie.

Das DC-Team am Lehrstuhl besteht aus mehreren Wissenschaftlern und Studierenden, die ihre Arbeiten im Team erledigen und sich gegenseitig unterstützen, weshalb eine Bereitschaft für regen Austausch untereinander gewünscht ist. Auch in dieser Arbeit ist die Vergabe der Arbeitspakete konkurrenzlos in mehrere Teilaufgaben untergliederbar.

Beginn: Ab sofort möglich. Die Position ist als Bachelor- Projekt- oder Masterarbeit verfügbar.

Kontakt:
Interessierte Studierende senden bitte ihre Bewerbungsunterlagen (kurzes Motivationsschreiben und Lebenslauf) an Martin.Barth@faps.fau.de und Benjamin.Gutwald@faps.fau.de

Im Rahmen der Energiewende verlagert sich der Fokus von fossilen Brennstoffen und Atomenergie zu erneuerbaren Energiequellen. Hybride Netzstrukturen aus einer Kombination aus Gleich- und Wechselstrom vereinen die Vorteile beider Versorgungsstrategien. Sie berücksichtigen jede Art von Verbrauchern, Speichern und Erzeugern.

In Kooperation mit über 30 namhaften Partnern der Industrie baut der FAPS in seinen Laborhallen eine Demonstratoranlage mit regenerativen Erzeugern, verschiedenen Speichern und industriellen Verbrauchern auf. Entstandene Simulationen können dort messtechnisch validiert und das Gesamtkonzept auf die praktische Umsetzbarkeit sowie die Wirtschaftlichkeit untersucht werden.

Speziell mit einem Großkonzern der Elektro- und Automatisierungstechnik mit Erlanger Standort wird derzeit ein Prototyp eines skalierbaren Ultrakondensator-Spitzenlastspeichers konstruiert. Ziel ist es, diesen in der Karosseriefertigung der Automobilindustrie zu testen.

Für Abschlussarbeiten ergeben sich folgende Anknüpfungspunkte, die aus einer vorherigen Masterarbeit übergeben werden:

1. Elektromontagearbeiten an DC-Netz und Speicherschrank in Laborhalle des Lehrstuhls
2. Verbindung von Speicherschrank und übergeordnetem Steuerungssystem der Produktionszelle (SPS)
3. Systemtest der Speicherlösung am Power-Hardware-in-the-Loop Simulator. Gegebenfalls werden im Rahmen der Arbeit Lastprofile bei einem OEM der Automobilindustrie aufgenommen.
4. Erstellung Handlungs- und Dimensionierungsempfehlung für die kooperierenden Industriepartner

Das sogenannte DC-Team am Lehrstuhl besteht aus mehreren Wissenschaftlern und Studierenden, die ihre Arbeiten im Team erledigen und sich gegenseitig untersützen, weshalb eine Bereitschaft für regen Austausch untereinander gewünscht wird. Auch in dieser Arbeit ist die Vergabe der Arbeitspakete konkurenzlos in mehrere Teilaufgaben untergliederbar.

Über eine Kurzüberblick mit Notenspiegel der Studienleistungen aus Bachelor- und ggf. Masterstudium sowie über einem kurzen Lebenslauf freuen wir uns.