In der Entwicklung von mikroelektronischen Produkten fallen große Mengen von Daten an. Dies gilt auch und gerade für Produkte, die für den Einsatz in Fahrzeugen bestimmt sind. Hierbei handelt es sich beispielsweise um Ergebnisse von Simulationen und Messungen. Generell gilt, dass neben der primären Nutzung von Daten, z.B. Simulationsergebnisse zur Pre-Silicon Verifikation von einem bestimmten Produktentwurf, noch deutlich mehr Wert in diesen Daten steckt. Das Ziel des Projekts liegt darin, solche Use Cases auszuarbeiten und auf Basis der existierenden Infrastruktur (R&D Data Lake, Infineon Cloud Platform) sogenannte Services zu implementieren, die automatisiert und mit den Mitteln von maschinellem Lernen (ML) die Umsetzung der Use Cases demonstrieren. Bei der Implementierung der o.g. Services soll auf eine geeignete Partitionierung geachtet werden, so dass sich die Funktion als Kollektion von wiederverwendbaren Mikro-Services, z.B. Authentifizierung, Daten-Identifikation und -Retrieval, Meta-Modellierung, etc. abbilden lässt.