Weitere Informationen erhalten Sie unter: http://www.tme.rwth-aachen.de Ihr Profil - Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) - Ausgeprägte Grundlagenkenntnisse auf den genannten Arbeitsschwerpunkten - Gute EDV-Kenntnisse - Gute Englischkenntnisse - Fähigkeit zum selbständigen wissenschaftlichen Arbeiten - Kreativität, Flexibilität, Teamorientierung Ihre Aufgaben Promotionsstelle im Bereich "Applikation Ottomotoren" - Applikation Motorsteuerungssysteme - Tests auf Motoren- und Rollenprüfständen sowie auf Teststrecken - Thermodynamikanalyse und Emissionsberechnung - Abgasnachbehandlungssysteme - Programmierung von Steuersystemen - Abstimmung OBD-Funktionen (Otto und Diesel) Unser Angebot Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Weitere Informationen erhalten Sie unter: http://www.tme.rwth-aachen.de Ihr Profil - Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) - Ausgeprägte Grundlagenkenntnisse auf den genannten Arbeitsschwerpunkten - Gute EDV-Kenntnisse - Gute Englischkenntnisse - Fähigkeit zum selbständigen wissenschaftlichen Arbeiten - Kreativität, Flexibilität, Teamorientierung Ihre Aufgaben Promotionsstelle im Bereich "Applikation Ottomotoren" - Applikation Motorsteuerungssysteme - Tests auf Motoren- und Rollenprüfständen sowie auf Teststrecken - Thermodynamikanalyse und Emissionsberechnung - Abgasnachbehandlungssysteme - Programmierung von Steuersystemen - Abstimmung OBD-Funktionen (Otto und Diesel) Unser Angebot Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Weitere Informationen erhalten Sie unter: http://www.tme.rwth-aachen.de Ihr Profil - Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) - Ausgeprägte Grundlagenkenntnisse auf den genannten Arbeitsschwerpunkten - Gute EDV-Kenntnisse - Gute Englischkenntnisse - Fähigkeit zum selbständigen wissenschaftlichen Arbeiten - Kreativität, Flexibilität, Teamorientierung Ihre Aufgaben Promotionsstelle im Bereich "Applikation Ottomotoren" - Applikation Motorsteuerungssysteme - Tests auf Motoren- und Rollenprüfständen sowie auf Teststrecken - Thermodynamikanalyse und Emissionsberechnung - Abgasnachbehandlungssysteme - Programmierung von Steuersystemen - Abstimmung OBD-Funktionen (Otto und Diesel) Unser Angebot Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Prüfung „Einführung in die Prozessleittechnik“ hast du bereits bestanden oder schreibst sie aktuell in diesem Semester. Außerdem bringst du idealerweise folgende Kenntnisse und Eigenschaften mit: Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Interesse an Systemerweiterung, Prozessvisualisierung und SPS-Programmierung Erste Berührungspunkte mit CODESYS, OpenPLC oder ähnlichen Tools Verständnis von Konzepten und Modellen der Automatisierungstechnik Selbstständige, verantwortungsvolle und zuverlässige Arbeitsweise Ihre Aufgaben Konzeption praxisnaher Übungsaufgaben auf Basis der definierten Lernziele und Vorlesungsinhalte Technische Umsetzung der konzipierten Aufgaben mit CODESYS und OpenPLC Unterstützung bei zukünftigen Erweiterungen der Lehrinhalte Unser Angebot Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet für zunächst 12 Monate.
Die Prüfung „Einführung in die Prozessleittechnik“ hast du bereits bestanden oder schreibst sie aktuell in diesem Semester. Außerdem bringst du idealerweise folgende Kenntnisse und Eigenschaften mit: Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Interesse an Systemerweiterung, Prozessvisualisierung und SPS-Programmierung Erste Berührungspunkte mit CODESYS, OpenPLC oder ähnlichen Tools Verständnis von Konzepten und Modellen der Automatisierungstechnik Selbstständige, verantwortungsvolle und zuverlässige Arbeitsweise Ihre Aufgaben Konzeption praxisnaher Übungsaufgaben auf Basis der definierten Lernziele und Vorlesungsinhalte Technische Umsetzung der konzipierten Aufgaben mit CODESYS und OpenPLC Unterstützung bei zukünftigen Erweiterungen der Lehrinhalte Unser Angebot Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet für zunächst 12 Monate.
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 Sehr gutes abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Wirtschaftsingenieurwesen, BWL, Wirtschaftswissenschaften, oder einem verwandten Bereich Ausgeprägtes Interesse und idealerweise Hintergrundwissen in den Bereichen Energiesysteme, Energiewende, Energiewirtschaft, Plattformökonomie und/oder Geschäftsmodellinnovation Kenntnisse im Bereich Programmierung, Datenanalyse und Simulation oder Bereitschaft diese zu entwickeln Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und ein hohes Maß an Eigenmotivation und Selbstorganisation Sie begeistern sich für die Forschung im Bereich Innovationsmanagement und für die Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen.
B. in PsychoPy, SR Experiment Builder oder Gorilla Experiment Builder) ist hilfreich. Kenntnisse in R sind ebenfalls von Vorteil. Ihre Aufgaben Im Rahmen eines DFG (Deutsche Forschungsgesellschaft)-geförderten Projekts ist eine Promotionsstelle in einem kognitionspsychologischen Forschungsprojekt am Lehrstuhl für Psychologie I (Kognitive und Experimentelle Psychologie) zu besetzen.
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 Sehr gutes abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) in Wirtschaftsingenieurwesen, BWL, Wirtschaftswissenschaften, oder einem verwandten Bereich Ausgeprägtes Interesse und idealerweise Hintergrundwissen in den Bereichen Energiesysteme, Energiewende, Energiewirtschaft, Plattformökonomie und/oder Geschäftsmodellinnovation Kenntnisse im Bereich Programmierung, Datenanalyse und Simulation oder Bereitschaft diese zu entwickeln Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und ein hohes Maß an Eigenmotivation und Selbstorganisation Sie begeistern sich für die Forschung im Bereich Innovationsmanagement und für die Zusammenarbeit mit anderen Disziplinen.
B. in PsychoPy, SR Experiment Builder oder Gorilla Experiment Builder) ist hilfreich. Kenntnisse in R sind ebenfalls von Vorteil. Ihre Aufgaben Im Rahmen eines DFG (Deutsche Forschungsgesellschaft)-geförderten Projekts ist eine Promotionsstelle in einem kognitionspsychologischen Forschungsprojekt am Lehrstuhl für Psychologie I (Kognitive und Experimentelle Psychologie) zu besetzen.
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.
Ihr Profil Sie bringen folgendes Profil mit: Ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder gleichwertig) in Elektrotechnik mit Vertiefungsrichtung Energietechnik Kenntnisse in Modellierung, Betrieb und Regelung elektrischer Stromnetze Interesse an wissenschaftlicher Arbeit mit dem Ziel einer Promotion Begeisterung für die Erforschung der neuesten Technologien Erfahrung in der Programmierung Innovatives und interdisziplinäres Denken, selbständige und strukturierte Arbeitsweise Soziale Kompetenz, Kommunikations- und Teamfähigkeit Fließendes Englisch, vorzugsweise auch fließendes Deutsch Idealerweise wird Ihr Profil abgerundet mit Kenntnissen und Erfahrungen in: Echtzeitsimulation elektrischer Netze mittels kommerzieller Simulatoren wie RTDS oder OPAL-RT Co-Simulation von Energieversorgungsinfrastrukturen Hardware-in-the-Loop Untersuchungen für elektrische Stromnetze und deren Komponenten Systemdynamik und Stabilitätsanalysen in elektrischen Stromnetzen Betrieb und Regelung von Inselnetzen mit netzbildenden und netzfolgenden Umrichtern Moderne Regelungsverfahren für Energiesysteme wie z.B.
Ihr Profil Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) sowie abgeschlossene Promotion oder kurz vor Abschluss in experimenteller Psychologie, Kognitions‑/Neurowissenschaften oder einem eng verwandten Fach. Fundierte Kenntnisse in Versuchsgestaltung und Programmierung (z. B. Python, PsychoPy) sowie in statistischer Datenanalyse (R, Python). Erfahrung mit EEG/ERP‑Erhebung und ‑Analyse ist ein großer Vorteil; Bewerbende mit starken experimentellen und programmiertechnischen Fähigkeiten, die EEG‑Expertise erwerben möchten, sind ausdrücklich willkommen.
Voraussetzungen für Ihren Einstieg am IOB sind ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes technisches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im Bereich Werkstoffingenieurwesen, Umweltingenieurwesen, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbaren Studienrichtungen sowie das sichere Beherrschen der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift. Sie haben nach Möglichkeit bereits Kenntnisse in der CFD-Simulation turbulenter Strömungen, Verbrennung und chemischer Kinetik. Wünschenswert sind darüber hinaus Kenntnisse im Bereich Programmierung mit Python und Erfahrung mit der Software ANSYS Fluent® und Cantera.
Voraussetzungen für Ihren Einstieg am IOB sind ein mit überdurchschnittlichem Erfolg abgeschlossenes technisches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im Bereich Werkstoffingenieurwesen, Umweltingenieurwesen, Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbaren Studienrichtungen sowie das sichere Beherrschen der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift. Sie haben nach Möglichkeit bereits Kenntnisse in der CFD-Simulation turbulenter Strömungen, Verbrennung und chemischer Kinetik. Wünschenswert sind darüber hinaus Kenntnisse im Bereich Programmierung mit Python und Erfahrung mit der Software ANSYS Fluent® und Cantera.