Studentische Hilfskraft (m/w/d)

Software Engineering, Machine und Deep Learning in der Produktion

Kontakt

Name

Yannick Boelsen

Telephone

workPhone
+49 1514 6261321

E-Mail

Anbieter

Lehrstuhl für Produktionssystematik

Unser Profil

Die Abteilung Fahrzeugproduktion des WZL der RWTH Aachen betrachtet innovative Ansätze sowohl produkt- als auch prozessseitig von der Idee bis zum fertigen Fahrzeug. Eines der Schwerpunktthemen der Abteilung ist die Erforschung und Entwicklung von Anwendungen Künstlicher Intelligenz in der Fahrzeugproduktion. In Kooperation mit national und international namhaften Partnern untersuchen wir dabei u.a. Themen wie Predictive Quality und Prozessoptimierung z.B. in der Fügetechnik. In einer Mischung aus Forschungs- und Industrieprojekten arbeiten wir stets anwendungsorientiert und bringen unsere Forschungsergebnisse so schnell wie möglich in die Realität.

Ihr Profil

  • Studium der Informatik/Mathematik/ Data Science/ Automatisierungstechnik
  • Sehr hohes Engagement, Lernbereitschaft und Motivation
  • Selbstständigkeit und Teamfähigkeit
  • Problemlösefähigkeit und sorgfältige Arbeitsweise
  • Sehr gute Programmier- und Software Engineering-Kenntnisse in einer KI-relevanten Sprache (z.B. Python)
  • Interesse und idealerweise Vorkenntnisse bzgl. den Themen Datenverarbeitung, Machine und Deep Learning inkl. relevanter Frameworks und Libraries wie scikit-learn und Tensorflow
  • Gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Ihre Aufgaben

Die Arbeit als studentische Hilfskraft ist genau so vielfältig wie die Aufgaben der Assistentinnen und Assistenten. Neben innovativen Forschungsprojekten werden spannende Beratungsprojekte in der Industrie durchgeführt. Unser Ziel ist es, den studentischen Hilfskräften ein schnellstmögliches selbstständiges Arbeiten mit spannenden und herausfordernden Aufgaben in einem interdisziplinären Team zu ermöglichen.

Deine Aufgaben umfassen daher zum Beispiel die Unterstützung und selbstständige Bearbeitung verschiedener Fragestellungen im Rahmen von Projekten aus dem Themenkomplex des Machine und Deep Learning in der Produktion. Mögliche Aufgabenbereiche sind:

  • Research und Umsetzung von innovativen KI Lösungen in spannenden Forschungsprojekten zu den Themen Computer Vision und Labelingstrategien mit nationalen und internationalen Partnern
  • Machine Learning Engineering vom Research hin zur Production Solution für eine innovative KI Anwendung in einer Roboterschweißzelle
  • Unterstützung bei technischen Beratungsprojekten für namhafte Partner in der Industrie

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 6 Monate.
Die Stelle kann gerne in beiderseitigem Einvernehmen verlängert werden.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 8-12 Stunden.
Die Arbeitszeit kann in Abstimmung mit dem Vorgesetzten flexibel eingeteilt werden.
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:V000002979
Frist:29.07.2022
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Produktionssystematik
Yannick Boelsen
Campus-Boulevard 30
52074 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.