Studentische Hilfskraft (m/w/d)

Anbieter

Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen

Unser Profil

Die Gruppe Digitale Prozesskette und Datenanalyse am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen von Prof. Dr.-Ing. Christian Brecher beschäftigt sich mit der integrativen Vernetzung realer und digitaler Systeme entlang des Produktentstehungsprozesses. Hierbei werden stets eine wissenschaftliche Exzellenz und ein hoher industrieller Praxisbezug angestrebt.

Die Vernetzung und Digitalisierung von Produktionssystemen ermöglicht eine gezielte Aggregation von Planungs- und Prozessinformationen. Auswertungen auf Basis dieser stetig wachsenden Datengrundlage ermöglichen es, eine übergreifende Transparenz zu schaffen, durch die sich generalisierbare Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge ableiten lassen. Wird das auf diese Weise angereicherte Domänenwissen aufbereitet, ist ein ganzheitliches Lernen für zukünftige Bearbeitungsfälle möglich. Zentrale Herausforderungen bestehen in der strukturierten Datenerfassung, einer kontextsensitiven Datenvorverarbeitung und -analyse sowie einer Aufbereitung zur automatischen Prozessanpassung oder Entscheidungsunterstützung von Werkern, Fertigungsleitern und Management.

Im Fokus aktueller Forschungsarbeiten des WZL steht das Data-Mining von maschineninternen Sensorsignalen, die parallel zum realen Fertigungsprozess über die NC-Steuerung aufgezeichnet werden. Bevor diese Daten für Big-Data-Ansätze strukturiert abgelegt oder durch z. B. KI-unterstützte Modelle genutzt werden können, müssen sie im Rahmen einer Vorverarbeitung strukturiert und analysiert werden. Dies erfordert u. a. die Untersuchung der Daten hinsichtlich Mustern oder logischen Segmenten. Außerdem stellt sich die Frage, wie Ähnlichkeitsbeziehungen zwischen den Daten anwendungsorientiert repräsentiert und bspw. für Clustering-Algorithmen genutzt werden können. Entsprechende Algorithmen werden in diesem Zusammenhang erforscht und entwickelt.

Unseren studentischen Hilfskräften bieten wir:

• Persönliche, fachliche und methodische Weiterentwicklung durch wissenschaftliches Arbeiten
• Spannende Forschungs- und Industrieprojekte
• Junges und dynamisches Team
• Flexible Arbeitszeiten (z. B. Rücksicht auf Klausuren)
• Betreuung von Abschlussarbeiten

Zur Unterstützung unseres Teams suchen wir aktuell motivierte Studierende mit oder ohne Bachelorabschluss und freuen uns über Ihre vollständige Bewerbung. Senden Sie uns bitte Ihren Lebenslauf, eine aktuelle Notenübersicht und sonstige Unterlagen bevorzugt als PDF an den aufgeführten Ansprechpartner. Bei Rückfragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.

Ihr Profil

• Studiengang Informatik, Data Science, CES, Maschinenbau, Naturwissenschaften oder vergleichbar
• Hohe Motivation und Zuverlässigkeit
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Programmierkenntnisse in z. B. Python, C++ oder anderen objektorientierten Sprachen

Ihre Aufgaben

• Datenaufzeichnung, -analyse und -rückführung im Kontext von Werkzeugmaschinen
• Entwicklung und Implementierung von Data-Mining- und KI-Algorithmen
• Unterstützung bei aktuellen Industrie- und Forschungsprojekten

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 6 Monate.
Es besteht die Option zur Verlängerung. Eine längerfristige Beschäftigung ist erwünscht.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 7-10 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 11,80 € pro Stunde.

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. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
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 https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Bewerbung

Nummer:	V000002908
Frist:	30.06.2022
Postalisch:	RWTH Aachen University Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen - Maschinendatenanalyse und NC-Technik Janis Ochel Steinbachstraße 19 52074 Aachen
E-Mail:	E-Mail schreiben Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.