Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning für die Qualitätskontrolle und -überwachung in der variantenreichen Fertigung

Bild: Schäfer.biz

Aufgabengebiet:

Der Lehrstuhl FAPS ist die anerkannte Lehr- und Forschungseinrichtung für Automatisierungstechnik und mechatronische Systeme. In den Bereichen Digitalisierung und Robotik entwickeln wir neue Forschungsideen und innovative Gesamtlösungen für unsere Industriepartner. Ziel unserer Arbeit ist es, Wertschöpfung und Arbeitsplätze am Standort Deutschland zu sichern und auszubauen.

Im Rahmen eines Forschungsprojektes suchen wir zur Unterstützung einen motivierten, IT-affinen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning für die Qualitätskontrolle und -überwachung in der variantenreichen Fertigung innerhalb des Forschungsbereichs Bordnetze. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Prüfsystems für Crimpkontakte der automobilen Signal-und Leistungsvernetzung. Gemeinsam mit dem Industriepartner gilt es, verschiedene Forschungsfragen zu maschinellen Lernverfahren unter Berücksichtigung der hohen Varianz und Fehlermöglichkeiten für den industriellen Einsatz zu beantworten.

Ihre Aufgaben bei uns umfassen

  • Eigenständige Bearbeitung von Forschungs- und Industrieprojekten im Bereich Machine Learning für die Qualitätskontrolle und -überwachung in der variantenreichen Fertigung
  • Konzeptionierung neuer Ansätze zur KI-basierten Qualitätssicherung von Crimpverbindungen bei Vollautomaten
  • Entwicklung eines lernfähigen Systems zur vorrausschauenden Trendanalyse der Crimpqualität
  • Prototypische Umsetzung im Team anhand eines Fertigungsdemonstrators (Hardware und Prozessfluss werden vor Ort aufgebaut)
  • Beratung von Industriepartnern in direkten Kooperationen
  • Mitarbeit bei der Erstellung von Forschungsanträgen
  • Betreuung von Lehrveranstaltungen und von Studierenden bei der Erstellung von Studienarbeiten

Anforderungen

  • Überdurchschnittlich abgeschlossenes Studium der Fachrichtungen Maschinenbau, Informatik und Mathematik sowie vergleichbare Fachrichtungen
  • Affinität für die Themen Digitalisierung und Machine Learning
  • Bereitschaft zur Einarbeitung in die Themen Machine Learning, Internet of Things und Datendurchgängigkeit
  • Motiviertes und eigenverantwortliches Handeln
  • Fähigkeit, die zuvor erarbeiteten Ergebnisse zielorientiert aufzubereiten und zu präsentieren
  • Teamfähigkeit und offene Kommunikation
  • Identifikation mit der Vision des Lehrstuhls und den eigenen Forschungsthemen

 

Was Sie erwarten können

  • Zukunftsorientierte Aufgabenstellungen mit engem Industriekontakt
  • Persönliche Weiterentwicklung Ihrer Soft Skills und Hard Skills, die durch umfangreiche Qualifizierungsmaßnahmen gefördert werden
  • Freiraum eigenverantwortlich Themen selbst zu gestalten und voranzutreiben
  • Mischung aus Forschung, Lehre und Consulting-Tätigkeiten
  • Enge Zusammenarbeit in einem motivierten und zukunftsorientierten Team
  • Hervorragend ausgestattete Arbeits- und Laborplätze
  • Flexible Arbeitszeitgestaltung

Stellenbeschreibung:

  • Entgelt-/Bes.Gr.: Bundesangestelltentarif TV-L E13
  • Es handelt sich um Vollzeitstellen
  • Die Stelle ist befristet
  • Möglichkeit der Promotion im Rahmen der Tätigkeit
  • Einstellungen ab sofort!

Bei Interesse schicken Sie bitte Ihre Bewerbungsunterlagen an den angegebenen Kontakt.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung.

Für Auskünfte steht Ihnen zur Verfügung:

Robert Süß-Wolf

Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)
Fürther Straße 246b, 90429 Nürnberg
Telefon 0911/5302-9095
E-Mail: robert.suess-wolf@faps.fau.de

Die Bewerbungen sind zu richten an:

Prof. Dr.-Ing. Franke, Jörg
Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)
Egerlandstraße 7-9, 91058 Erlangen
E-Mail: franke@faps.uni-erlangen.de