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.
Machine‑Learning‑Anwendungen (idealerweise Generative KI) und Erfahrung in der praktischen Umsetzung von Use‑Cases; Kenntnisse in Python oder R sind ein Plus, aber nicht zwingend erforderlich Sie überzeugen durch starke Kommunikations‑ und Coaching‑Fähigkeiten, insbesondere in der Steuerung und Moderation einer KI‑Key‑User‑Community (Anforderungsmanagement, Testkoordination, Dokumentation, Go‑Live‑Begleitung) Sie sind sicher im Umgang mit dem M365‑Umfeld, bringen wünschenswerter Weise Erfahrung mit Backlog‑ oder Ticket‑Systemen mit und verfügen über gute Englischkenntnisse GARANTIERT EMPFEHLENSWERT Altersvorsorge Betriebsfeiern Eigenverantwortliches Arbeiten Möglichkeit zum mobilen Arbeiten Betriebsrestaurant Urlaubs- und Weihnachtsgeld Weiterbildung W&H Academy 30 Tage Urlaub Flexible Arbeitszeiten Familienbewusste Unternehmenskultur Wechsel- und Aufstiegschancen Sportangebote Mitarbeiterrabatte & -vergünstigungen Nachhaltiges Engagement
CI/CD, Automatisierung) Fundierte Berufserfahrung im Bereich Data Warehousing, Datenmodellierung oder DatenarchitekturSehr gute Kenntnisse in Snowflake (Modellierung, Performance, Berechtigungen, SQL)Erfahrung mit Oracle-Datenstrukturen und MigrationenUmfassende SQL-Skills und Erfahrung in Cloud-Umgebungen (AWS/Azure/GCP)Erfahrung mit ELT-/ETL-Tools (z.
Während deiner dreimonatigen Semester an der Hochschule eignest du dir theoretisches Grundwissen (Grundlegende Kenntnisse der Informatik, Mathematik und Digitalisierung) und Spezialkenntnisse (Programmierung, Datenbanktechnologien, Künstliche Intelligenz, Machine Learning etc.) an.
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.
Interessean modernerSoftwareentwicklung:gute Kenntnisse im Umgang mitClean Code und Software-Craftsmanship Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Bereitschaft zu gelegentlichen nationalen und internationalen Dienstreisen Berufliche Karrieren verlaufen nicht immer perfekt oder geradlinig.
Erfahrung mit BI-Tools (Power BI, Microstrategy) wünschenswert Kenntnisse in Data-Governance- und DQ-Tools (Collibra, Informatica DQ, Alation) von Vorteil Gutes Verständnis von SAP S/4HANA, insbesondere CDS-Views (Consumption, Interface, Basic Views) Idealerweise Erfahrung mit KI-Technologien, z.
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.
Du bringst mit Auch wenn nicht alle folgenden Punkte auf Dich zutreffen, freuen wir uns Dich kennenzulernen und über die Möglichkeit einer Zusammenarbeit mit Dir zu sprechen Abgeschlossenes Studium in Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Prozesstechnik oder vergleichbarem Mindestens zehn Jahre Berufserfahrung im Bereich der Produktion oder Prozess Engineering sind von Vorteil Hohes technisches Verständnis im Convertingbereich Gute Kenntnisse im Projektmanagement sowie TPM-Anwendungskenntnisse Teamorientiertes Arbeiten, herausragendes Kommunikationsvermögen Sehr gute Englischkenntnisse sowie sehr gute Deutschkenntnisse, gute Italienischkenntnisse sind ein Plus Wir bieten Dir Die angegebenen Benefits beziehen sich auf die Primary Location.
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 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.
Um die Digitalisierung im Unternehmen voranzutreiben und mitzugestalten, suchen wir ab sofort einen Senior Engineer Digital Solutions (m/w/d) Ihre Aufgaben: Sicherstellung und Wahrung der Datenintegrität der firmenweiten Datenbanklandschaft Kontinuierliches Vorantreiben der Digitalisierung und Automatisierung im Unternehmen Wartung, Weiterentwicklung und Erhalt bestehender Lösungen Kontinuierliche Pflege und Weiterentwicklung der firmenweiten Datenbanklandschaft (Data Warehouse Konzept, Datenbanklösungen, erfassen von Prozess- und Qualitätsdaten…) Entwicklung von Applikationen in Zusammenarbeit mit den einzelnen Bereichen (Manufacturing, Business / Administration) nach Fachkonzepten und internen Abteilungsstandards Schnittstellenprogrammierung (Equipment Integration, MES Automatisierung und Datenerfassung, LineWorks SPACE Datenerfassung) Konfiguration und Administration des Manufacturing Execution Systems Ihr Profil: Abgeschlossenes technisches Studium vorzugsweise aus den Bereichen Angewandte Informatik oder Software-Engineering. Kenntnisse in einer der folgenden Programmiersprachen sind wünschenswert: C# (.NET), JavaScript / TypeScript, Python Kenntnisse im Umgang mit SQL, vorzugsweise Microsoft SQL-Server (T-SQL) Optionale Kenntnisse in OracleDB, Umgang mit Linux Systemen oder Git.
Erste Basiskenntnisse mit Angular, Versionskontrolle, API-Design/ Rest, Web-Services und IT-Systemen Erste Kenntnisse über Machine Learning und KI-Systeme (v.a. Large Language Models und GenAI Agents) Grundkenntnisse über Semantic Web, Knowledge Graphs, Graph Data Science, Data Mesh und Data Products von Vorteil Interesse an IT-Themen im Banken-/Finanzwesen, wie z.B.
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.
Wünschenswert: Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) oder Low-Code-Tools. Kenntnisse in Machine Learning, insbesondere in der Anwendung bestehender Modelle und Services. Vertieftes Wissen über vorhandene KI-Werkzeuge und -Lösungen am Markt.
Darüber hinaus bringen Sie folgende Qualifikationen mit: sehr gute Kenntnisse in Machine Learning und/oder Deep Learningfundierte Programmierkenntnisse (z. B. Python)Erfahrung im Umgang mit Large Language Models und/oder AgentensystemenErfahrung mit experimenteller Evaluation und wissenschaftlicher MethodikFähigkeit zu eigenständigem wissenschaftlichen Arbeitensehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift Von Vorteil sind außerdem: Erfahrung mit Multi-Agent-Systemen oder verteilten ArchitekturenKenntnisse in MLOps, Reproduzierbarkeit und wissenschaftlicher SoftwareentwicklungErfahrung mit Open-Science-PraktikenErfahrung in interdisziplinärer Zusammenarbeit Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Du bewertest neue Technologien, Tools und Frameworks und bringst dein Fachwissen in die Entscheidungsfindung für die Auswahl der optimalen Lösungen ein Was wir dir bieten: Eine gemeinsame wertvolle Vision: den lokalen Journalismus weiterhin pluralistisch und unabhängig zu gestalten und damit die Meinungsvielfalt in der Gesellschaft zu fördern Es warten auf dich spannende und verantwortungsvolle Herausforderungen im Digitaljournalismus in einem dynamisch wachsenden Medienhaus im Herzen von München, wo du interdisziplinär arbeiten und top-aktuelles Wissen im Bereich Online-Medien sammeln kannst Wir bieten dir ein angenehmes Betriebsklima mit agilen, kreativen und motivierten Kollegen, bei denen der wertschätzende Umgang einen hohen Stellenwert genießt Ein umfassendes Onboarding mit Durchlauf aller relevanter Stationen und jede Menge Weiterbildung und Coaching, z.B. durch unsere ID Academy Good to know: Flache Hierarchien in einer transparenten und agilen Unternehmenskultur, 30 Tage Urlaub, freie Systemauswahl, flexible Arbeitszeitmodelle, Sabbaticals, Working abroad, Mitarbeiterrabatte (corporate benefits), Bikeleasing, Zuschüsse für die Inhouse-Kantine, betriebliche Altersvorsorge und Firmenevents Was du mitbringst: Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Machine Learning oder einer vergleichbaren Fachrichtung Fundierte Kenntnisse und Erfahrung in der Entwicklung von AI-gestützten Lösungen, insbesondere unter der Verwendung von Large Language Models, Voice to Action, sowie Agentic User Interfaces Programmierkenntnisse in Java, Python und Erfahrung mit relevanten Frameworks wie LangChain Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen, idealerweise mit AWS oder Google Cloud Gute Kenntnisse in der Cloud Native Softwareentwicklung, z.B.
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.
Du bewertest neue Technologien, Tools und Frameworks und bringst dein Fachwissen in die Entscheidungsfindung für die Auswahl der optimalen Lösungen ein Was wir dir bieten: Eine gemeinsame wertvolle Vision : den lokalen Journalismus weiterhin pluralistisch und unabhängig zu gestalten und damit die Meinungsvielfalt in der Gesellschaft zu fördern Es warten auf dich spannende und verantwortungsvolle Herausforderungen im Digitaljournalismus in einem dynamisch wachsenden Medienhaus im Herzen von München , wo du interdisziplinär arbeiten und top-aktuelles Wissen im Bereich Online-Medien sammeln kannst Wir bieten dir ein angenehmes Betriebsklima mit agilen, kreativen und motivierten Kollegen, bei denen der wertschätzende Umgang einen hohen Stellenwert genießt Ein umfassendes Onboarding mit Durchlauf aller relevanter Stationen und jede Menge Weiterbildung und Coaching , z.B. durch unsere ID Academy Good to know : Flache Hierarchien in einer transparenten und agilen Unternehmenskultur, 30 Tage Urlaub, freie Systemauswahl, flexible Arbeitszeitmodelle, Sabbaticals, Working abroad, Mitarbeiterrabatte (corporate benefits), Bikeleasing, Zuschüsse für die Inhouse-Kantine, betriebliche Altersvorsorge und Firmenevents Was du mitbringst: Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Machine Learning oder einer vergleichbaren Fachrichtung Fundierte Kenntnisse und Erfahrung in der Entwicklung von AI-gestützten Lösungen , insbesondere unter der Verwendung von Large Language Models , Voice to Action , sowie Agentic User Interfaces Programmierkenntnisse in Java, Python und Erfahrung mit relevanten Frameworks wie LangChain Praktische Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen , idealerweise mit AWS oder Google Cloud Gute Kenntnisse in der Cloud Native Softwareentwicklung, z.B.
für Modelltraining, Feature Stores oder MLOps Du kennst Dich mit der Bewertung und Auswahl führender Data- und Analytics-Technologien aus – sowohl für On-Premise- als auch für Cloud-Umgebungen. Du hast Kenntnisse im Bereih Datenschutz (DSGVO), Identity Management und Sicherheitsaspekten im Datenarchitekturdesign, auch im Kontext von KI, z.
für Modelltraining, Feature Stores oder MLOps Du kennst Dich mit der Bewertung und Auswahl führender Data- und Analytics-Technologien aus – sowohl für On-Premise- als auch für Cloud-Umgebungen. Du hast Kenntnisse im Bereih Datenschutz (DSGVO), Identity Management und Sicherheitsaspekten im Datenarchitekturdesign, auch im Kontext von KI, z.
Ein Zertifikat im Bereich Service Mapping ist ein starkes Plus KI-Affinität: Du hast erste Erfahrungen mit AIOps, Machine Learning Modellen innerhalb von ServiceNow und den Möglichkeiten von Generative AI (Now Assist) bereits gemacht Methodik: Fundierte Kenntnisse im CSDM-Framework sowie in der Architektur von Business Services Technisches Know-how: Exzellente Beherrschung von Patterns, der IRE und Service Mapping.
(Word, Excel, Power-Point) setzen wir voraus.Wir erwarten Team- und Kommunikationsfähigkeit.Erfahrung mit bodenchemischen und bodenphysikalischen Analysemethoden sind von Vorteil; Kenntnisse zur Spektralanalytik von Vorteil.Erfahrung in der Verarbeitung und Auswertung fernerkundlicher optischer Daten / Hyperspektraldaten, Kenntnisse von GIS und Programmierfähigkeiten sind von Vorteil.Geländeerfahrungen ist erwünscht.ein Führerschein der Klasse B Die Leibniz Universität Hannover setzt sich für Chancengleichheit und Diversität ein.
Scrum, ITIL) und in der Datenmodellierung Praxis in gängigen Tools wie Git, Jira, Confluence, SQL, Python und R; von Vorteil: Kenntnisse in QlikView/QlikSense, Power BI, Oracle, DB2, MySQL, Teradata oder MS SQL Server Die ausgeprägte Fähigkeit, die Kundenperspektive einzunehmen, Skepsis abzubauen und praxisnahe Lösungen zu entwickeln Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, AI, Mathematik, Statistik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation Darauf darfst Du Dich schon freuen Flexible Arbeitsmodelle: Hochflexible (hybride) Arbeitszeit-/ortsmodelle, 30 Tage Urlaub und (Integrated) Sabbatical-Möglichkeiten sorgen für eine ausgewogene Work-Life-Balance.