Index

Hintergrund
Die Fertigung elektrischer Antriebe, wie etwa Hairpin-, Continuous-Hairpin- oder Axialflussmaschinen, erfordert eine präzise Kontrolle von Material und Prozess. Ein zentraler Schritt ist das Richten von Flachdraht, das bislang auf festen Parametern und Erfahrungswissen basiert. Dabei werden Schwankungen im Material nur unzureichend berücksichtigt. Das Ziel besteht darin, diesen Prozess mithilfe moderner Sensorik, Messtechnik und innovativer Regelungsansätze weiterzuentwickeln, um die Produktionsqualität effizient zu steigern.

 

Mögliche Aufgabenstellungen
Studentische Arbeiten können zu einem der folgenden Themen erarbeitet werden:

• Integration eines Interferometers zur Isolationsschichtdickenmessung
• Modellierung und Simulation des Richtprozesses
• Weiterentwicklung einer flexiblen, mechanischen Abisolierstation für Flachdraht
• SPS-Programmierung einer Schwenkbiege-Anlage zum 2D-Biegen von Flachdraht

Die detaillierten Inhalte und Aufgabenstellungen werden in einem persönlichen Gespräch besprochen.

 

Anforderungsprofil

• Interesse an der Produktion elektrischer Traktionsantriebe
• Je nach Themengebiet sind Grundkenntnisse in Konstruktion, Messtechnik, Programmierung, Datenanalyse (KI/ML) oder Regelungstechnik erforderlich.
• Freude an praktischer Arbeit (Versuchsreihen, Messtechnik, Anlagenaufbau)
• Analytisches, strukturiertes und selbstständiges Arbeiten
• Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

 

Bewerbung
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit

• Lebenslauf
• Aktuellem Notenspiegel
• Angabe der bevorzugten Aufgabenstellung

per E-Mail an anja.preitschaft@faps.fau.de

Wichtig: Bewerbungen ohne konkrete Nennung eines Themenbereichs können leider nicht bearbeitet werden.

Der Einsatz von Edge Computing gewinnt in vielen Bereichen an Bedeutung, da er die Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenentstehung verlagert und damit Latenzen, Bandbreitenbedarf sowie Abhängigkeiten von Cloud-Verbindungen reduziert. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Automatisierung, Lifecycle Management und Fleet Operations, weil Edge-Knoten oft heterogen sind, in instabilen Netzen laufen und nur eingeschränkt an verteilten Ort gewartet werden können.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist der Aufbau und die prototypische Evaluation einer self-managed Edge-Kubernetes-Referenzarchitektur (hub-and-spoke), die zunächst virtuelle Edge Devices (VMs auf Proxmox VE und/oder OpenStack) nutzt und später auf dedizierte Hardware übertragbar ist. Im Fokus steht eine reproduzierbare Day-0 Provisioning Pipeline via (i)PXE boot sowie first-boot configuration mit cloud-init und Ignition/Combustion (optional unter Nutzung von Matchbox). Darauf aufbauend sollen mehrere Linux- und Kubernetes-Cluster-Varianten automatisiert gestartet und zentral mit GitOps sowie Fleet-style Multi-Cluster Rollout verwaltet werden.

(Mögliche) Schwerpunkte der Arbeit:

• Design & Implementierung einer hub-and-spoke Referenzarchitektur für self-managed Edge Kubernetes (Management Cluster + Edge Spokes).
• Provisioning Pipeline: Klassisches (i)PXE, darauf aufbauendes Netboot mittels HTTPBoot via UEFI or U-Boot oder je nach BMC auch IPMI/Redfish, Profilverwaltung (optional Matchbox) und Konfiguration via Ignition/Combustion/cloud-init. Parallel dazu Lifecycle Management mittels Cluster API und entsprechendem Provider (z.B. CAPM3 (Metal³ im Falle OpenStack Ironic) oder CAPT (Tinkerbell im Falle von einfachem iPXE/Netboot))
• Definition von stabilen Cluster-Profilen (z.B. Talos Linux, openSUSE Leap Micro + k3s, Ubuntu + MicroK8s oder Debian + k0s) inkl. automatisiertem Bootstrap und Re-Provisioning (replaceable nodes).
• GitOps-gestützte Baseline: Standardisierte Installation von Add-ons (z. B. Longhorn, Ingress, Observability) über Argo CD oder Flux.
• Persistence & Registry Integration: Longhorn als persistence storage, Deployment-Pipeline über GitLab CI/CD, GitLab Container Registry, Harbor als Proxy Cache und Replication Bridge / Pull-Through Cache (ggf. zunächst lediglich GitLab Dependency Proxy für Docker Hub) und optional K3s Spegel.
• Dokumentation & Demonstrator: Nachvollziehbare Architektur-/Betriebsdokumentation, IaC/Automation in einem Git-Repository sowie eine Demo-Umgebung als Testbed für Forschung/Lehre.

Ausblick auf darauf aubauende Arbeiten:

• Erweiterung des Lifecycle Managements um Foreman und Katello.
• Fleet-style Multi-Cluster Rollout: Vergleich und Bewertung von Rancher Fleet, Argo CD ApplicationSet und Flux (optional Open Cluster Management (OCM) / Karmada) anhand definierter Kriterien (Drift, Skalierbarkeit, Multi-tenancy, Offline-Toleranz, Usability usw.).
• Integration und Reifegradbewertung von KubeEdge/OpenYurt oder LF Edge Komponenten (FIDO Device Onboard, EVE-OS, EdgeX Foundry) im Rahmen der bestehenden Architektur.

Wenn die ausgeschriebene Arbeit noch online ist, dann ist sie auch noch aktuell. Sollten Sie Interesse an der Arbeit haben, so kommen Sie bitte mittels einer E-Mail (in der Sie kurz Ihr Vorwissen darstellen) auf mich zu. Sollten Sie eine intrinsische Motivation für ein angrenzendes oder ähnlichen Thema haben, so stellen Sie in Ihrer Anfrage bitte den Bezug zu meiner Ausschreibung dar.

Bitte stellen Sie die komplette Anfrage in deutscher Sprache, auch wenn Sie die Ausarbeitung in Englisch verfassen werden. Hintergrund ist, dass Sie sich in laufende Forschungsprojekte einbringen mit den Unternehmen austauschen können sollen und von diesen wird mehrheitlich eine Kommunikation auf Deutsch gewünscht.

Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage, der Arbeitsumfang kann entsprechend der Arbeit angepasst werden und die Bearbeitung weitestgehend im Home-Office stattfinden.

Der Einsatz von Edge Computing gewinnt in vielen Bereichen an Bedeutung, da er die Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenentstehung verlagert und damit Latenzen, Bandbreitenbedarf sowie Abhängigkeiten von Cloud-Verbindungen reduziert. Ein Mixed-SBC-Cluster, der verschiedene Single Board Computer (SBC) wie Nvidia Jetson, Raspberry Pi und verschiedene Hardwareerweiterungen umfasst, bietet eine ausgezeichnete Plattform, um die Herausforderungen und Möglichkeiten des Edge Computings zu erproben und zu demonstrieren.

Ziel ist die Entwicklung eines Mixed-SBC-Clusters für die Edge, der als experimentelle Plattform in industrienaher Forschung und für Lehrzwecke im Automatisierungsumfeld dient. Dieser Cluster soll die Heterogenität realer OT-Infrastrukturen bedienen und das Sammeln praktischer Erfahrungen mit Cluster-Management, verteilten Speichersystemen und der Integration von Erweiterungsmodulen (z.B. Funkmodul, Neural Processing Unit und Field Programmable Gate Array) eröffnen.

(Mögliche) Schwerpunkte der Arbeit:

• Aufbau und Konfiguration eines heterogenen SBC-Clusters für Edge Computing Szenarien.
• Einsatz eines Cluster-Management-Systems und Implementierung eines Service Mesh.
• Einsatz von Automatisierungswerkzeugen und Infrastruktur-as-Code (IaC) zur effizienten Verwaltung und Konfiguration.
• Implementierung eines Lifecycle-Managements des Betriebs bestehend aus Monitoring, Sicherung, Wartung und Aktualisierung.
• Integration von Storage-Lösungen und spezifischen Erweiterungsmodulen für verschiedene Anwendungsfälle.
• Integration in Anwendungsfälle der Automatisierungstechnik in industriellen Produktionsanlagen, der Gebäudeautomatisierung und insbesondere des Energiemanagements.
• Beitrag zum Transfer in die Lehre als Praktikumsversuch oder Übungseinheit

Wenn die ausgeschriebene Arbeit noch online ist, dann ist sie auch noch aktuell. Sollten Sie Interesse an der Arbeit haben, so kommen Sie bitte mittels einer E-Mail (in der Sie kurz Ihr Vorwissen darstellen) auf mich zu. Sollten Sie eine intrinsische Motivation für ein angrenzendes oder ähnlichen Thema haben, so stellen Sie in Ihrer Anfrage bitte den Bezug zu meiner Ausschreibung dar.

Bitte stellen Sie die komplette Anfrage in deutscher Sprache, auch wenn Sie die Ausarbeitung in Englisch verfassen werden. Hintergrund ist, dass Sie sich in laufende Forschungsprojekte einbringen mit den Unternehmen austauschen können sollen und von diesen wird mehrheitlich eine Kommunikation auf Deutsch gewünscht.

Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage, der Arbeitsumfang kann entsprechend der Arbeit angepasst werden und die Bearbeitung weitestgehend im Home-Office stattfinden.

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

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

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

Ansprechpartner:

Maximilian Kneidl

Background

Modern production and supply networks span multiple continents, combining various transport modes (road, sea, rail, air). Understanding the geographical structure, costs, and environmental impacts of these logistics routes is key to designing resilient and sustainable global value chains. This thesis contributes to a research project on modeling and optimizing international production networks. The focus lies on geo-spatial modeling of transport flows, calculation of transport costs and emissions, and interactive visualization of global supply routes.

Objectives

Develop a geo-based Python model that:

• Maps realistic transport routes between global production and assembly sites,
• Calculates transport distances, costs, and CO₂ emissions based on real data,
• Visualizes results interactively on a world map (e.g., using folium or geopandas).

Main Tasks

Data Collection and Preparation

• Identify suitable open geospatial datasets (e.g., Global Shipping Lanes, OpenStreetMap).
• Gather emission and transport cost factors (e.g., from the GLEC Framework).

Model Development

• Implement routing and distance calculations for combined transport modes.
• Compute costs and CO₂ emissions for selected routes or network scenarios.

Visualization and Analysis

• Create an interactive geo-visualization of the modeled network.
• Document assumptions, data sources, and main findings.

Requirements

• Ongoing studies at FAU
• Good programming skills in Python
• Experience with data analysis and mapping tools (pandas, geopandas, folium) preferred
• Interest in global production networks, sustainability, and data-driven modeling

Tools / Frameworks

• Python (pandas, geopandas, folium, shapely)
• Open geospatial data (OpenStreetMap, Global Shipping Lanes, etc.)
• Emission frameworks such as GLEC Framework

Type of Thesis

• Final Thesis (Bachelor / Master)
• Type: Theoretical thesis / Systematic literature review
• Start date: flexible

Please send your complete application documents (short cover letter, work/internship certificates, and current transcript of records) to: baris.albayrak@faps.fau.de

 

I look forward to hearing from you!

 

 

 

 

 

LLM-SE research project

As part of the LLM-SE (Large Language Model supported Systems Engineering) research project, we are working with our industry partners to develop an assistance system based on the MBSE philosophy and structure using large language models to partially automate the engineering process of warehouse technology and concepts from requirements analysis to virtual commissioning. This should interpret user input such as requirements and adaptations, transform them into individual, model-based solutions through the availability of company-specific product catalogs, historical project data and best practices and secure these through suitable validation and verification mechanisms.

Your tasks in the project

• Literature research on the modeling language SysML v2
• Research, evaluation and selection of suitable AI methods and models
• Optimization of the existing framework through the further development of a new microservice that can be integrated with the current service and offers scalable LLM-fine-tuning.
• Collecting data from industry project partners and creating pre-processing pipelines that convert raw data into ALPACA format for model training.
• Creating intuitive user interfaces that allow non-technical users to test, evaluate and refine different base models – for warehouse technologies and concepts – by using different prompts.
• Automatic generation of SysML models for warehouse technologies and concepts through the use of LLMs in the developed framework and the improvement of these models through an interactive behavior of the process engine
• The final result of your work: With the help of the framework, the layouts for different warehouse concepts including the associated warehouse technologies automatically suggested by LLMs for the corresponding material flow technology in the factory should be able to be generated automatically.

Requirements

• Very good programming skills in Python are mandatory
• Very good knowledge and practical experience in RESTful APIs is mandatory
• Very good knowledge of processing data formats such as CSV, JSON, XML and Markdown is mandatory
• Confident handling of containerization technologies such as Docker, Podman
• Practical experience with LLM fine-tuning frameworks, e.g. Unsloth, LlamaFactory is mandatory
• Practical experience with LLM inference optimization engines, e.g. Ollama, Llama.cpp or vLLM is mandatory. e.g. Ollama, Llama.cpp or vLLM is mandatory
• Practical experience with database technologies for SQL, NoSQL, vector and object databases is mandatory
• Basic knowledge of prompt engineering techniques, including one-shot, few-shot and chain-of-thought prompting is an advantage
• Basic knowledge of version control systems e.g. Git is an advantage
• Basic knowledge of front-end development e.g. React, Next.js is an advantage

Application instructions

• Start at the earliest possible date
• Please send applications by e-mail with a current transcript of records and CV as well as a short letter of motivation
• Please note that incomplete applications cannot be considered
• Further information on request by e-mail or in a personal interview

 

 

Ausgangssituation

Im Zuge der Digitalisierung sind konsistente Datensätze längst zu einer wertvollen Ressource geworden. Besonders im Produktionsbereich stehen oft Terabyte an verschiedenen Messwerten und Prozessdaten zur Verfügung. In Kombination mit Methoden der intelligenten Datenverarbeitung wie Machine Learning lassen sich damit große, wirtschaftliche Hebel erzeugen.

Besonders die Branche der Elektronikfertigung ist geprägt durch einen umfassenden Automatisierungsgrad und weitreichende Kommunikationsstandards, wodurch der Grundstein für den Einsatz maschineller Lernverfahren gelegt ist. Durch umfassende Prüfprozesse wird in der Elektronikfertigung eine exzellente Produktqualität im einstelligen dpm-Bereich erzielt. Erhöhte Durchlaufzeiten, hohe Investitionskosten und erhöhter Platzbedarf stellen jedoch die Kehrseite der Medaille dar. Dadurch ist der Ansatz entstanden mittels intelligenter Datenauswertung den Prüfaufwand ohne Reduktion der Qualität zu minimieren.

Keywords

Data Science, Big Data, Artificial Intelligence, Machine Learning, IIoT, Agentensysteme

Aufgabenstellung

Im Rahmen der Abschlussarbeit soll zusammen mit dem Industriepartner Siemens der Einsatz von Multiagentensystem im produktionsnahen Bereich untersucht werden. Dies erfolgt anhand bereits vorhandener Datensätze. Die Datensätze müssen effizient zusammengeführt, gesichtet und abschließend in ein geeignetes Multiagentensystem überführt werden. Mit dem selbst erstellten System sollen Anwendungen mit komplexen Daten benutzerfreundlicher gestaltet werden. Es wird auf bereits bestehenden Arbeiten aufgebaut. Die Bearbeitung erfolgt bei Siemens in Amberg.

Potentielle Arbeitspakete

• Einarbeitung in die SMT-Fertigung, die relevanten Grundlagen des maschinellen Lernens (insbesondere Large Language Modelle und Agentensysteme) und den aktuellen Stand des Projekts
• Anfertigung einer strukturierten Datenanalyse mit Prozessexperten vor Ort, um den Informationsgehalt der Daten zu überprüfen
• Ausarbeitung verschiedener Multiagentensysteme für den effizienten Umgang mit den heterogenen Datenstrukturen
• Vollständige Dokumentation der Arbeit (GitHub, Conceptboard etc.)

Vorkenntnisse

• Programmierkenntnisse in Python
• Fortgeschrittene Kenntnisse Machine Learning
• Fortgeschrittene Kenntnisse Internet of Things
• Fortgeschrittene Kenntnisse von Large Language Modellen
• Grundkenntnisse in Multiagentensystemen

(falls keine Vorkenntnisse vorhanden sind, ist eine themenspezifische Einarbeitung vor Beginn erforderlich)

Voraussetzungen

• Begeisterung für das Fachgebiet
• Hohe Motivation und Einsatzbereitschaft
• Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
• Arbeiten im Team
• IT-Affinität

Beginn

• Ab sofort und jederzeit möglich

Sonstiges

• Anwendungsbezogene Forschung direkt beim Industriepartner Siemens in Amberg
• Bearbeitung der Arbeit kann jedoch größtenteils im Home-Office erfolgen
• Der Arbeitsumfang kann je nach Art der Arbeit (BA/PA/MA) angepasst werden

Bewerbung

• Bewerbung mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht bitte per E-Mail an Felix Mahr (kein Anschreiben oder Motivationsschreiben erforderlich)
• Nähere Informationen über Umfang und genaue Ausrichtung der Arbeit gerne im persönlichen Gespräch
• Nach der Vorstellung des potentiellen Themas für die Abschlussarbeit im persönlichen Gespräch, muss der Bewerber eine 20-minütige Präsentation über die Problemstellung, mögliche Lösungsansätze, technische Hintergründe und den potentiellen Verlauf der Abschlussarbeit vorbereiten (FAPS-Richtlinien müssen dabei immer eingehalten werden)
• Wichtig: eine reine ChatGPT-Bewerbung führt zum sofortigen Ausschluss beim Bewerbungsprozess

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.