Darüber hinaus ist der Einsatz von maschinellem Lernen in Kombination mit Werkstoffanalyse und -prüfung zur Charakterisierung und Analyse des Einsatzverhaltens von beschichteten Werkzeugen von großem Interesse. Ihr Profil Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Maschinenbau Werkstofftechnik Oberflächentechnik Programmierung Machine Learning Du zeigst: Ein hohes Maß an Selbstständigkeit und Motivation Eine sorgfältige Arbeitsweise Interesse an der Oberflächentechnik Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Für die Unterstützung der Forschungsvorhaben suchen wir ab sofort eine studentische Hilfskraft.
Darüber hinaus ist der Einsatz von maschinellem Lernen in Kombination mit Werkstoffanalyse und -prüfung zur Charakterisierung und Analyse des Einsatzverhaltens von beschichteten Werkzeugen von großem Interesse. Ihr Profil Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Maschinenbau Werkstofftechnik Oberflächentechnik Programmierung Machine Learning Du zeigst: Ein hohes Maß an Selbstständigkeit und Motivation Eine sorgfältige Arbeitsweise Interesse an der Oberflächentechnik Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Für die Unterstützung der Forschungsvorhaben suchen wir ab sofort eine studentische Hilfskraft.
Ihr Profil Abgeschlossenes technisch-naturwissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar): Maschinenbau, CES, Elektrotechnik, Physik, Informatik Kenntnisse im Bereich Informations- und Kommunikationssysteme Programmier- oder Simulationskenntnisse Grundkenntnisse im Maschinenbau, Konstruktion sowie Fluidtechnik wünschenswert Strukturiertes Arbeiten, Kreativität und Interesse an der Einarbeitung in neue Themen Ihre Aufgaben Die Gruppe Mobile Arbeitsmaschinen entwickelt zukunftsfähige Maschinen- und Assistenzsysteme zur Bewältigung globaler Herausforderungen wie demografischem Wandel und steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen.
Ihr Profil Abgeschlossenes technisch-naturwissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar): Maschinenbau, CES, Elektrotechnik, Physik, Informatik Kenntnisse im Bereich Informations- und Kommunikationssysteme Programmier- oder Simulationskenntnisse Grundkenntnisse im Maschinenbau, Konstruktion sowie Fluidtechnik wünschenswert Strukturiertes Arbeiten, Kreativität und Interesse an der Einarbeitung in neue Themen Ihre Aufgaben Die Gruppe Mobile Arbeitsmaschinen entwickelt zukunftsfähige Maschinen- und Assistenzsysteme zur Bewältigung globaler Herausforderungen wie demografischem Wandel und steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen.
Dein Profil: Ein laufendes Studium in Informatik, Umwelt- oder Elektrotechnik, Data Science, Ingenieurwissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang. Interesse an Bildverarbeitung, Computer Vision oder KI-basierten Methoden. Erste praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung (z. B. Python, C++, Machine-Learning-Frameworks).
Ihr Profil Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Computer Vision / Bildverarbeitung Deep Learning / Machine Learning Programmierung und Softwareentwicklung (z.
Ihr Profil Technisches Studium, bspw. aus den Bereichen Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, Physik etc. Interesse im oben beschriebenen Themenfeld Überdurchschnittliche Studienleistungen Einsatzbereitschaft, Selbstständigkeit und Flexibilität Teamfähigkeit, Initiative und Sorgfalt Sicherer Umgang mit MS Office Perfekte Deutschkenntnisse Einwandfreie Englischkenntnisse Ihre Aufgaben Mitwirkung in Beratungsprojekten mit produzierenden Unternehmen Mitarbeit bei aktuellen Forschungsprojekten im Bereich Innovationsmanagement Eigene Erarbeitung und Einbringen von Ideen zur Entwicklung neuer Lösungen Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Ihr Profil Technisches Studium, bspw. aus den Bereichen Maschinenbau, Elektrotechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, Physik etc. Interesse im oben beschriebenen Themenfeld Überdurchschnittliche Studienleistungen Einsatzbereitschaft, Selbstständigkeit und Flexibilität Teamfähigkeit, Initiative und Sorgfalt Sicherer Umgang mit MS Office Perfekte Deutschkenntnisse Einwandfreie Englischkenntnisse Ihre Aufgaben Mitwirkung in Beratungsprojekten mit produzierenden Unternehmen Mitarbeit bei aktuellen Forschungsprojekten im Bereich Innovationsmanagement Eigene Erarbeitung und Einbringen von Ideen zur Entwicklung neuer Lösungen Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Ihr Profil Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche: Computer Vision / Bildverarbeitung Deep Learning / Machine Learning Programmierung und Softwareentwicklung (z.
Maschinenbau, Materialwissenschaften oder Ähnliches) Sie verfügen bestenfalls (kein Muss) über Vorkenntnisse im Bereich Ultraschalltechnologie oder Tribologie bzw. haben Interesse, sich Kenntnisse in diesen Themenbereichen aufzubauen Sie sind interessiert an Fragestellungen faserbasierter Werkstoffe und textiler Verarbeitungsprozesse Sie haben keine Berührungsängste mit Maschinen und Werkstoffen und haben Spaß am Lösen von Problemen Handwerkliches Geschick ist von Vorteil Ihre Aufgaben Sie unterstützen uns bei der Planung und Durchführung von Versuchen Sie führen Recherchen aus und unterstützen bei Ausarbeitung von Themen Sie unterstützen bei der Aufbereitung von Forschungsdaten Sie erstellen geeignete Abbildungen zur Visualisierung der Ergebnisse Bei Interesse können auch andere Tätigkeiten des Forschungsumfeldes in die Arbeitsaufgaben integriert werden Interessierte Bewerber*innen bitten wir vorzugsweise um eine elektronische Bewerbung per E-Mail mit Anschreiben, Lebenslauf und Notenspiegel an den angegebenen Ansprechpartner.
Maschinenbau, Materialwissenschaften oder Ähnliches) Sie verfügen bestenfalls (kein Muss) über Vorkenntnisse im Bereich Prüfverfahren und Natufasern bzw. haben Interesse, sich Kenntnisse in diesen Themenbereichen aufzubauen Sie sind interessiert an Fragestellungen faserbasierter Werkstoffe und textiler Verarbeitungsprozesse Sie haben keine Berührungsängste mit Maschinen und Werkstoffen und haben Spaß am Lösen von Problemen Handwerkliches Geschick ist von Vorteil Ihre Aufgaben Sie unterstützen uns bei der Planung und Durchführung von Versuchen Sie führen Recherchen aus und unterstützen bei Ausarbeitung von Themen Sie unterstützen bei der Aufbereitung von Forschungsdaten Sie erstellen geeignete Abbildungen zur Visualisierung der Ergebnisse Bei Interesse können auch andere Tätigkeiten des Forschungsumfeldes in die Arbeitsaufgaben integriert werden Interessierte Bewerber*innen bitten wir vorzugsweise um eine elektronische Bewerbung per E-Mail mit Anschreiben, Lebenslauf und Notenspiegel an den angegebenen Ansprechpartner.
Maschinenbau, Materialwissenschaften oder Ähnliches) Sie verfügen bestenfalls (kein Muss) über Vorkenntnisse im Bereich Ultraschalltechnologie oder Tribologie bzw. haben Interesse, sich Kenntnisse in diesen Themenbereichen aufzubauen Sie sind interessiert an Fragestellungen faserbasierter Werkstoffe und textiler Verarbeitungsprozesse Sie haben keine Berührungsängste mit Maschinen und Werkstoffen und haben Spaß am Lösen von Problemen Handwerkliches Geschick ist von Vorteil Ihre Aufgaben Sie unterstützen uns bei der Planung und Durchführung von Versuchen Sie führen Recherchen aus und unterstützen bei Ausarbeitung von Themen Sie unterstützen bei der Aufbereitung von Forschungsdaten Sie erstellen geeignete Abbildungen zur Visualisierung der Ergebnisse Bei Interesse können auch andere Tätigkeiten des Forschungsumfeldes in die Arbeitsaufgaben integriert werden Interessierte Bewerber*innen bitten wir vorzugsweise um eine elektronische Bewerbung per E-Mail mit Anschreiben, Lebenslauf und Notenspiegel an den angegebenen Ansprechpartner.
Maschinenbau, Materialwissenschaften oder Ähnliches) Sie verfügen bestenfalls (kein Muss) über Vorkenntnisse im Bereich Prüfverfahren und Natufasern bzw. haben Interesse, sich Kenntnisse in diesen Themenbereichen aufzubauen Sie sind interessiert an Fragestellungen faserbasierter Werkstoffe und textiler Verarbeitungsprozesse Sie haben keine Berührungsängste mit Maschinen und Werkstoffen und haben Spaß am Lösen von Problemen Handwerkliches Geschick ist von Vorteil Ihre Aufgaben Sie unterstützen uns bei der Planung und Durchführung von Versuchen Sie führen Recherchen aus und unterstützen bei Ausarbeitung von Themen Sie unterstützen bei der Aufbereitung von Forschungsdaten Sie erstellen geeignete Abbildungen zur Visualisierung der Ergebnisse Bei Interesse können auch andere Tätigkeiten des Forschungsumfeldes in die Arbeitsaufgaben integriert werden Interessierte Bewerber*innen bitten wir vorzugsweise um eine elektronische Bewerbung per E-Mail mit Anschreiben, Lebenslauf und Notenspiegel an den angegebenen Ansprechpartner.
Ihr Profil Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine*n hochmotivierte*n Student*in mit guten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse an der aktiven Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Python Bibliothek für die angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen.
Python, C++, ...) sowie Erfahrung mit Datenanalyse und Machine Learning (PyTorch etc.) Interesse und Kenntnisse in numerischer Simulation (CFD, FEM) und Optimierung (Surrogate Optimierung, Genetic Algorithm, etc.) Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit Motivation, sich in neue Themenfelder einzuarbeiten Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Entwicklung und Erweiterung von ML-Workflows und Frameworks im Bereich Physics AI im Bereich von CFD oder FEM-Daten Unterstützung bei der Implementierung, dem Testen und der Dokumentation von Modellbausteinen und Trainingspipelines Konfiguration und Durchführung von Trainingsläufen inklusive Auswertung und Visualisierung der Ergebnisse Nutzung von Rechenressourcen, z.B.
Python, C++, ...) sowie Erfahrung mit Datenanalyse und Machine Learning (PyTorch etc.) Interesse und Kenntnisse in numerischer Simulation (CFD, FEM) und Optimierung (Surrogate Optimierung, Genetic Algorithm, etc.) Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit Motivation, sich in neue Themenfelder einzuarbeiten Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Entwicklung und Erweiterung von ML-Workflows und Frameworks im Bereich Physics AI im Bereich von CFD oder FEM-Daten Unterstützung bei der Implementierung, dem Testen und der Dokumentation von Modellbausteinen und Trainingspipelines Konfiguration und Durchführung von Trainingsläufen inklusive Auswertung und Visualisierung der Ergebnisse Nutzung von Rechenressourcen, z.B.
Ihr Profil Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine*n hochmotivierte*n Student*in mit guten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse an der aktiven Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Python Bibliothek für die angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen.
Ihr Profil Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine/n hochmotivierte/n Student/in mit fundierten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse eine State-of-the-Art Python Bibliothek für angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen aktiv weiterzuentwickeln.
Ihr Profil Der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen auf Graphen sucht eine/n hochmotivierte/n Student/in mit fundierten Kenntnissen im maschinellen Lernen und einem ausgeprägten Interesse eine State-of-the-Art Python Bibliothek für angewandte Forschung im Bereich maschinelles Lernen auf Graphen aktiv weiterzuentwickeln.
Sie verfügen über Grundkenntnisse in der Pulvermetallurgie, insbesondere im Bereich Sinterprozesse; Kenntnisse zu HIP, FAST/SPS sind von Vorteil. Sie haben Interesse oder Erfahrung im Bereich der numerischen Simulation von Werkstoffen und Prozessen; Kenntnisse in ABAQUS und/oder COMSOL Multiphysics sind ausdrücklich erwünscht.
Sie verfügen über Grundkenntnisse in der Pulvermetallurgie, insbesondere im Bereich Sinterprozesse; Kenntnisse zu HIP, FAST/SPS sind von Vorteil. Sie haben Interesse oder Erfahrung im Bereich der numerischen Simulation von Werkstoffen und Prozessen; Kenntnisse in ABAQUS und/oder COMSOL Multiphysics sind ausdrücklich erwünscht.