Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - (Generative) Deep Learning Methoden für das maschinelle Sehen

Gemeinsam die nachhaltige Produktion von morgen gestalten

Anbieter

Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement

Unser Profil

Die RWTH Aachen University ist mit ca. 42.000 Studierenden und ca. 10.000 Beschäftigten eine der renommiertesten Technischen Universitäten Europas. Das Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen ist eines der führenden Forschungsinstitute in der Produktionstechnik und beschäftigt zurzeit ca. 1.025 Mitarbeitende an insgesamt vier Lehrstühlen. Seit mehr als 100 Jahren führt das WZL sowohl grundlagenbezogene als auch an den Erfordernissen der Industrie ausgerichtete Forschungsvorhaben und Industrieprojekte durch.

In der Forschungsgruppe Industrial Tomography am Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement nutzen wir Deep Learning Methoden zur Lösung von Machine Vision Aufgaben in Forschungs- und Industrieprojekten. Neben der anwendungsspezifischen Auswahl und Implementierung von Machine Learning Pipelines mit etablierten Netzwerkarchitekturen konzentriert sich unsere Forschung auf die Untersuchung von generativen Deep Learning Methoden, wie Generative Adversarial Networks (GAN), in der Qualitätssicherung. Wir setzen diese ein, um Datensätze zu balancieren, automatisch zu annotieren und um die im DL Modell gelernten Merkmale zu interpretieren. Wir entwickeln neue Ansätze und Algorithmen, um gelernte qualitätsrelevante Merkmale zu identifizieren und für neue Qualitätssicherungskonzepte einzusetzen. Darüber hinaus engagieren wir uns in der Befähigung von Forschenden, Studierenden und Industrie zur professionellen Nutzung von DL bis hin zum nachhaltigen Transfer unserer Erkenntnisse in die Praxis. Zur Umsetzung unserer Ideen und Projekte stehen uns über 1000 m² Hallen- und Laborflächen, ein selbstverwaltetes GPU-Rechencluster, welches das Trainieren großer Neuronaler Netze vor Ort ermöglicht, ein Bildverarbeitungslabor sowie ein Feinmessraum zur Verfügung.

Unsere Arbeitsweise ist durch eine enge Zusammenarbeit mit namhaften Industriepartnern aus verschiedenen Branchen (Energietechnik, Automobil, Maschinen- und Anlagenbau, Kalibrier- und Messtechnik, Medizintechnik) geprägt. So gewährleisten wir in unserer Forschung einen hohen Bezug zu Fragestellungen aus der industriellen Praxis und stellen den Ergebnistransfer von der Produktionsforschung in die Anwendung sicher. 

Ihr Profil

Voraussetzung für den Einstieg ist ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) aus den Bereichen Informatik, Physik, Computational Engineering Science, Maschinenbau, Elektrotechnik, Automatisierungstechnik oder vergleichbaren Studiengängen. Neben einem großen Interesse an der Anwendung von Deep Learning für das maschinelle Sehen sind folgende Fähigkeiten und Skills für eine vielversprechende Bearbeitung Deiner Projekte von Nutzen:

• Kenntnisse in einer gängigen Programmiersprache wie Python und Vorerfahrung mit einen gängigen DL Framework, wie Tensorflow/ PyTorch/ JAX o.ä.
• Erste Erfahrung in der Implementierung, dem Trainieren und Validieren von DL Modellen
• Idealerweise erste Erfahrungen im Bereich der (industriellen) Bildverarbeitung
• Idealerweise Erfahrung im Umgang mit Git, Docker, Kubernetes oder vergleichbaren Tools
• Professionelle, souveräne Kommunikation in Wort und Schrift in deutscher und englischer Sprache

Ihre Aufgaben

Dein Arbeitsalltag als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in besteht aus einem vielfältigen und abwechslungsreichen Aufgabenportfolio. Dabei wirst Du nicht allein gelassen, sondern wirst von uns auch über die Einarbeitung hinaus bestmöglich unterstützt. Als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in gehören die

• Bearbeitung, Koordination und Akquisition von nationalen und internationalen Industrie- und Forschungsprojekten im Schnittfeld von Deep Learning und Machine Vision im Team,
• Konzeption, Durchführung und Auswertung von Experimenten im Rahmen der zuvor genannten Projektbearbeitung,
• Repräsentation des Teams und der Forschungsergebnisse in Veröffentlichungen und auf Kongressen/Fachtagungen sowie die
• Betreuung und Durchführung von Lehrveranstaltungen und studentischen Abschlussarbeiten auf Deutsch oder Englisch

zu Deinen Aufgabengebieten.

Inhaltlich kannst Du folgende Schwerpunkte erwarten:

• Design, Implementierung und Nutzung von DL Methoden zur Lösung von Machine Vision Aufgaben in Forschungs- und Industrieprojekten
• Erforschung von generativen Deep Learning Methoden, bspw. zur Extraktion interpretierbarer Merkmale aus industriellen Bilddaten
• Kombination klassischer Auswertemethoden der industriellen Bildverarbeitung mit Algorithmen des maschinellen Lernens zur Lösung spezifischer Fragestellungen der Qualitätssicherung
• Transfer von Forschungsergebnissen sowie Vermittlung von Grundlagen des Deep Learning an Forschende und Studierende
• Entwicklung von Methoden, Leitfäden und Best-Practices für den Einsatz von Deep Learning in der Produktion gemeinsam mit einer industriellen Community

 

Wenn wir Dein Interesse wecken konnten, freuen wir uns über eine Email mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse). 

Du hast noch Rückfragen oder bist Dir nicht sicher, ob Du für die Stelle alles mitbringst? Deine Aufgaben und Projekte richten sich meist nach Deinen persönlichen Talenten. Ruf uns gerne an, um Rückfragen zu klären oder dich besser über unsere Erwartungen und Vorstellungen zu informieren.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung auf 5 Jahre ist vorgesehen und erwünscht.
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:	V000004632
Frist:	13.05.2023
Postalisch:	RWTH Aachen University Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement Dominik Wolfschläger Campus-Boulevard 30 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.