Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Machine Learning Engineer

Machine Learning und Data Science in der Fertigungstechnik

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Philipp Niemietz

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+49 (0) 241 80 28212

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Lehrstuhl für Technologie der Fertigungsverfahren

Unser Profil

Das Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen University steht seit Jahrzehnten weltweit als Synonym für erfolgreiche und zukunftsweisende Forschung auf dem Gebiet der Produktionstechnik. In enger Kooperation mit nationalen und internationalen Partnern aus Industrie und Wissenschaft prägen wir in vielfältigen und praxisrelevanten Forschungs- und Entwicklungsprojekten die Zukunft der Produktionstechnik.

Die Abteilung Digitale Transformation entwickelt zukunftsweisende Lösungen zur datengetriebenen Modellierung und Überwachung von anspruchsvollen Fertigungsprozessen wie dem Fräsen, Umformen oder Schleifen für die Fertigung komplexer Produkte. Um bei immer kürzeren Entwicklungszyklen auch zukünftig effizient und flexibel produzieren zu können, benötigt es vielfach Vernetzung und Adaptivität in Prozessketten. Hieran arbeiten wir in einem interdisziplinären Team mit 10 Mitarbeitenden aus den Bereichen Ingenieurwesen, Informatik und Mathematik auf der Basis von tiefgreifendem Systemverständnis - von den Grundlagen der Statistik bis zur Anwendung von innovativen datengetriebenen Modellierungsansätzen beim Kunden.

Für unser Team suchen wir eine/n Mitarbeiter/in, der/die unsere Arbeiten insbesondere im Bereich der Data Science oder angewandtes maschinelles Lernen unterstützt. Im Rahmen von öffentlich geförderten Forschungsprojekten und Industrieprojekten bieten wir an der Schnittstelle der Fertigungstechnik zur Informatik und Mathematik eine außergewöhnliche Möglichkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit in einem spannenden und praxisrelevanten Themenfeld.

Ihr Profil

  • Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) im MINT-Bereich
  • Neugier und Begeisterung für technologisch-strategische Fragestellungen

Ihre Aufgaben

Sie entwickeln als Machine Learning Engineer in der Abteilung Digitale Transformation Lösungen zur Informationsgewinnung aus großen Mengen an Felddaten aus unterschiedlichsten Fertigungsprozessen und Prozessketten. In enger Zusammenarbeit mit unserem interdisziplinären Team verbinden Sie neuste Entwicklungen aus dem Bereich der datengetriebenen Modellierung mit praktischen Problemen der Fertigungstechnik und validieren die Effektivität informatischer und mathematischer Methoden in fertigungstechnischen Anwendungsfällen. Als Teil unseres Teams nutzen Sie bestehende datengetriebene Modelle, erweitern diese und bringen sie von den Grundlagen in die industrielle Anwendung. Darüber hinaus analysieren Sie verschiedene Prozesse auf Basis von heterogener Sensordaten über Kraft, Strom-, Vibrationsverläufe, Bilddaten sowie Eventdaten aus Steuerungskomponenten.

Ihre Aufgaben im Detail:

  • Sie leiten und bearbeiten eigenverantwortlich national oder international geförderte Forschungs- und Industrieprojekte.
  • Sie übertragen wissenschaftliche Erkenntnisse in enger Zusammenarbeit mit Industriepartnern im Rahmen von Forschungs- und Beratungsprojekten in die industrielle Praxis.
  • Sie entwickeln Methoden der Statistik und/oder des maschinellen Lernens im Anwendungskontext der Fertigung weiter.
  • Sie präsentieren Forschungsergebnisse in Seminaren, auf internationalen Konferenzen und in wissenschaftlichen Publikationen.
  • Sie betreuen studentische Arbeiten (Projekt-, Bachelor- und Masterarbeiten).

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung um drei weitere Jahre ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.
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. 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:V000002915
Frist:30.06.2022
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Technologie der Fertigungsverfahren
Philipp Niemietz
Campusboulevard 30, 52074 Aachen
52074 Aachen
E-Mail:
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