Ort:  Chemnitz
Datum:  17.02.2025

Studierende: Ersatzmodelle für num. Simulationen auf Basis von Methoden des maschinellen Lernens

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.  

Die besondere Stärke des Fraunhofer-Instituts für Elektronische Nanosysteme ENAS liegt in der Entwicklungvon Smart Systems – sogenannten intelligenten Systemen für verschiedenartige Anwendungen. Die Systemeverbinden Elektronikkomponenten, Mikro- und Nanosensoren und -aktoren mit Schnittstellen zur Kommunikation. Fraunhofer ENAS entwickelt Einzelkomponenten, die Technologien für deren Fertigung aber auch Systemkonzepte und Systemintegrationstechnologien und überführt sie in die praktische Nutzung. Fraunhofer ENAS begleitet Kundenprojekte von der Idee über den Entwurf, die Technologieentwicklung oder Umsetzung anhand bestehender Technologien bis hin zum getesteten Prototyp.

 

Die Abteilung Micro Materials Center (MMC) befasst sich mit der Zuverlässigkeit von elektronischen Bauteilen. Durch geeignete experimentelle Untersuchungen und Verwendung numerischer Modelle wird die Zuverlässigkeit elektronischer Bauteile verbessert und weiterführend eine Prognose zur verbleibenden Lebensdauer durchgeführt. Ziel der anwendungsorientierten Forschung ist es, die numerischen Modelle durch Ersatzmodelle auf der Basis von Methoden des maschinellen Lernens zu ersetzen. Die Methoden dafür sollen umfassend weiterentwickelt werden.

 

Du interessierst Dich für die Konzeptionierung und das Training von Neuronalen Netzen und allgemein für Methoden des maschinellen Lernens? Wir bieten Dir ab sofort und fortwährend spannende Tätigkeiten als studentische Hilfskraft in unserer Abteilung Micro Materials Center.

 

Was Du bei uns tust

  • Reduzierung der benötigten Datenpunkte in den Trainingsdaten bei gleichbleibend guter Vorhersagequalität 
  • Vergleich verschiedener Netzstrukturen bzgl. Vorhersagequalität
  • Weiterentwicklung der Trainings-, Validierungs- und Auswerteroutinen

 

Was Du mitbringst

  • Du bist immatrikulierte/r Student/in in Chemnitz, Dresden oder der näheren Umgebung
  • Du begeisterst Dich für Methoden des maschinellen Lernens, Neuronale Netze zur Abbildung von Zeitreihen und aktuelle Fragestellungen der anwendungsorientierten Forschung in diesem Bereich
  • Du hast gute bis sehr gute Programmierkenntnisse (Python, Git, OOP)
  • Du punktest mit einer eigenständigen und gewissenhaften Arbeitsweise
  • Du bist zuverlässig, flexibel und motiviert
  • Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse oder Englischkenntnisse

 

Was Du erwarten kannst

  • Mitarbeit in innovativen und spannenden internationalen Forschungsprojekten, mit der Möglichkeit eigene Ideen einzubringen
  • Professionelle Betreuung und ein abwechslungsreiches Aufgabenspektrum
  • Ein kollegiales, angenehmes und motivierendes Arbeitsumfeld
  • Flexible Arbeitszeitgestaltung und damit die optimale Vereinbarkeit von Studium und Praxis

 

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte. 

Die wöchentliche Arbeitszeit ist individuell abzusprechen und darf bei studentischen Hilfskräften max. 20h pro Woche betragen. In vorlesungsfreien Zeiten darf eine darüber hinausgehende Arbeitszeit vereinbart werden.

 

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

 

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. 

 

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Bitte füge Deiner Bewerbung vorliegende Zeugnisse und eine aktuelle Notenübersicht bei. Ferner gib bitte unbedingt an, ab wann Du zur Verfügung stehst und in welchem Umfang Du Dir die wöchentliche Arbeitszeit vorstellst.

Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

 

Fragen zur Stelle richtest Du bitte an:
Michaela Baum
E-Mail: recruiting@enas.fraunhofer.de

 

Aus Datenschutzgründen können wir ausschließlich Bewerbungen über unser Karriereportal berücksichtigen - Vielen Dank.

Fraunhofer-Institut für Elektronische Nanosysteme ENAS 

www.enas.fraunhofer.de 


Kennziffer: 78016                Bewerbungsfrist: 

 


Stellensegment: Neurology, Healthcare