Ihr Profil Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Führerschein Klasse B Zuverlässigkeit und Flexibilität Lernbereitschaft und eine engagierte, sorgfältige Arbeitsweise Python-Kenntnisse Verfügbarkeit von mindestens einem Jahr Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule Ihre Aufgaben Theoretische Arbeiten im Bereich Akustik und Schwingungstechnik (e-Maschine, Fahrzeug, Komponenten), Signalverarbeitung & Machine Learning Entwicklung kreativer Lösungen für unterschiedliche technische Probleme Engagement in der Entwicklung oder Weiterentwicklung von Software- und Machine Learning-Tools (Python) Unterstützung bei der Durchführung und Auswertung von akustischen Messungen / Simulationen Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Ihr Profil Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Führerschein Klasse B Zuverlässigkeit und Flexibilität Lernbereitschaft und eine engagierte, sorgfältige Arbeitsweise Python-Kenntnisse Verfügbarkeit von mindestens einem Jahr Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule Ihre Aufgaben Theoretische Arbeiten im Bereich Akustik und Schwingungstechnik (e-Maschine, Fahrzeug, Komponenten), Signalverarbeitung & Machine Learning Entwicklung kreativer Lösungen für unterschiedliche technische Probleme Engagement in der Entwicklung oder Weiterentwicklung von Software- und Machine Learning-Tools (Python) Unterstützung bei der Durchführung und Auswertung von akustischen Messungen / Simulationen Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als 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.
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.
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.
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.
Auch wenn Du auf Basis Deiner bisherigen Erfahrungen noch nicht ganz auf dem Niveau eines „Head of …“ bist – hier bekommst Du die Chance, Deine Vision in einer skalierenden AI-Umgebung praktisch zu beweisen. IHRE KENNTNISSE Du bringst technologische Tiefe und Weitblick mit, um KI-Lösungen skalierbar und wirkungsvoll zu gestalten. Sicherer Umgang mit modernen AI-Stacks: Python, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face.