Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Sensorsystementwicklung/Machine Vision in rauen Umgebungen

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Tobias Hartmann

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0241 80 90755

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Lehrstuhl und Institut für Advanced Mining Technologies

Unser Profil

Die primäre Gewinnung mineralischer Rohstoffe ist trotz steigender Recyclingquoten in den nächsten Jahrzehnten unverzichtbar für den Wohlstand und die Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft hin zur Klimaneutralität. Die Gewinnung dieser Rohstoffe wird dabei zunehmend anspruchsvoller, sowohl durch die Komplexität der Lagerstätten und Gewinnungsbetriebe als auch im Hinblick auf die Emissionen der Betriebe selbst sowie steigende Erwartungen von Investoren und Konsumenten an die Umsetzung umfassender Nachhaltigkeitskriterien. Insofern kommt dem Bergbau, der sich hin zu einer High-Tech Industrie mit hohem Automatisierungsgrad und digitalen Technologien entwickelt, eine zentrale Rolle bei der Realisierung der gesellschaftlich-wirtschaftlichen Transformation zur Klimaneutralität zu.

Digitalisierung, Automatisierung und Elektrifizierung stellen die zentralen technologischen Trends dar, die den industriellen Bergbau derzeit in profunder Weise transformieren.

Genau hier setzt die Arbeit des Institute for Advanced Mining Technologies (AMT) an. Das AMT steht in Forschung, Lehre und Transfer für das Ziel einer sicheren, effizienten und verantwortungsvollen Rohstoffgewinnung durch die Automatisierung und Digitalisierung von Bergbaumaschinen und -prozessen. Um diese Ziele zu erreichen, arbeitet ein Team von rund 20 Wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern aus verschiedenen Disziplinen, in einer offenen und konstruktiven Atmosphäre an der Entwicklung von robusten Sensortechnologien und Verfahren der Datenanalyse, die den rauen Umgebungsbedingungen des Bergbaus gewachsen sind.

Mit unseren Aktivitäten sind wir nicht nur bundesweit als anerkannter Forschungspartner ausgezeichnet, sondern auch Teil der europäischen Spitzenforschung im Rahmen von Horizon 2020, Horizon Europe und EIT KIC Raw Materials Projekten.

Der Erfolg des AMTs basiert getreu des Mottos AMT: Achieving More Together auf den Mitarbeiter*innen, die sich mit großem Engagement, vielfältigen interdisziplinären Fähigkeiten und Fertigkeiten sowie Begeisterung für die gemeinsamen Ziele einsetzen.

Am AMT erwartet Sie eine abwechslungsreihe Tätigkeit in einem motivierenden, aufgeschlossenen und leistungsbereiten Team mit einer wertschätzenden Umgangskultur. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen und als Teil unseres Teams aufzunehmen.

Ihr Profil

Sie arbeiten gern eigenverantwortlich und selbstständig und sind bereit, Verantwortung für Projekte zu übernehmen. Sie scheuen sich nicht vor anspruchsvollen Aufgaben und verfügen über ein hohes Maß an Motivation und Teamgeist. Sie haben Spaß am interdisziplinären Lernen und Forschen sowie an der Lehre und der Arbeit mit Studierenden.

Dann bringen Sie gute Voraussetzungen mit, um sich bei uns zu bewerben, denn die anspruchsvolle und vielfältige Tätigkeit am AMT erfordert

Wenn Sie darüber hinaus über ein abgeschlossenes ingenieurswissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im Bereich Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, der Automatisierungstechnik oder vergleichbaren Bereichen verfügen, Gute Sprach- und Schriftkenntnisse in Deutsch (C1) und Englisch (B2) aufweisen und Kenntnisse aus mindestens einem dieser Bereiche verfügen, erfüllen Sie bereits wesentliche Voraussetzungen:

  • Machine Learning (neuronale Netze, Pytorch, Keras, Tensorflow, etc.).
  • Bildverarbeitung (bspw. OpenCV etc.).
  • Gute Kenntnisse mindestens einer gängigen Programmiersprache.

Ihre Aufgaben

Als Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in arbeiten Sie an aktuellen Forschungsvorhaben mit. Konkret geht es bei dieser Ausschreibung um die Mitarbeit im Forschungsprojekt Nexgen SIMS (Next Generation Carbon Neutral Pilots for Smart Intelligent Mining Systems). [NexGen SIMS AMT Web] [NexGen SIMS Projektwebseite]

Innerhalb des Projektes wirken Sie bei der Erforschung und Entwicklung eines Systems zur autonomen Steuerung von Fahrladern auf Basis maschinellen Sehens unter rauen Umgebungsbedingungen mit. Dazu müssen geeignete Methoden der Bild/ Umgebungsdatenverarbeitung und/oder der künstlichen Intelligenz ausgewählt, ein technisches System aufgebaut und die autonome Steuerung eines Fahrladers auf Basis der Umgebungserkennung in der realen Umgebung demonstriert werden.

In diesem Zusammenhang veröffentlichen Sie Ihre Ergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen und in anerkannten Fachzeitschriften.

Darüber hinaus gehört die Mitarbeit bei der Betreuung und Durchführung von Lehrveranstaltungen sowie Studien- und Abschlussarbeiten zu Ihren Aufgaben.

Die wissenschaftliche Weiterqualifizierung (Promotion als Dr.-Ing.) ist hierbei ausdrücklich erwünscht und eines der Ziele Ihrer Beschäftigung bei uns.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf ein Jahr.
Die Verlängerung von mindestens zwei Jahren ist vorgesehen, auf insgesamt fünf Jahre wird angestrebt.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Die Möglichkeit einer Teilzeitbeschäftigung besteht.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Ebenso besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und es wird ein Jobticket angeboten.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Bewerbung
Nummer:V000001939
Frist:31.01.2022
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehrstuhl und Institut für Advanced Mining Technologies
Dr. Tobias Hartmann
Wüllnerstr. 2
52062 Aachen
E-Mail:
Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.