Werkstudent*in - Physics-Informed Neural Networks (PINN)

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.

Am Standort Erlangen gestalten die über 400 Mitarbeitenden des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB anwendungsbezogene Forschung und Entwicklung zu innovativen Themen der Halbleitertechnologie und Leistungselektronik.

Die Mission der Abteilung »Modellierung und künstliche Intelligenz« ist die Optimierung von Prozessen, Bauelementen und Systemen einschließlich deren Zuverlässigkeit und Ressourceneffizienz bei der Herstellung und im Betrieb.

Das Team »KI-unterstütze Simulation« kombiniert physikalisch basierte Simulationsansätze mit effizienten und fortschrittlichen mathematischen Algorithmen sowie KI-Frameworks zur Modellierung und Optimierung von leistungselektronischen Bauelementen und Systemen.

Du bist Student*in der Mathematik, Physik oder KI und bist auf der Suche nach einer spannenden Nebentätigkeit in der angewandten Forschung? Dann haben wir das perfekte Angebot für Dich!

Was Du bei uns tust

Implementierung und Erweiterungen von bestehenden Algorithmen zum Training von Physics-Informed Neural Networks (PINN), Neural Operators (PINO) und anderen Ansätzen im Bereich Scientific Machine Learning (SciML) mit Python
Einsatz der Algorithmen für reale Anwendungsprobleme aus verschiedenen Ingenieursbereichen (z.B. Halbleiter-Simulation, Elektromagnetismus, EUV-Lithographie oder Batterie-Modellierung)
Hyperparameter-Tuning und Evaluierung verschiedener PINN-Architekturen
Dokumentation und Präsentation von Ergebnissen
Literaturrecherche

Was Du mitbringst

Immatrikulierte*r Student*in der Fachrichtung Mathematik, Physik, Künstliche Intelligenz, Informatik oder einem anderen verwandten Studiengang mit naturwissenschaftlichem und/oder ingenieurwissenschaftlichem Schwerpunkt
Fortgeschrittene Kenntnisse in Python sowie Grundkenntnisse in Machine Learning und entsprechenden Bibliotheken wie PyTorch oder Tensorflow
Grundkenntnisse über Differentialgleichungen und die Funktionsweise von PINNs, idealerweise erste Erfahrungen mit entsprechenden Bibliotheken wie DeepXDE oder Modulus
Selbstständiges, zielorientiertes und gewissenhaftes Arbeiten

Was Du erwarten kannst

Einblick in spannende Forschungsprojekte
Spitzenforschung dank technischer Spitzenausstattung
Praxisnähe durch interessante und abwechslungsreiche Projektarbeit in innovativen und dynamischen Teams
Ein international geprägtes Arbeitsumfeld
Persönliche Entwicklungsmöglichkeiten
Gute Karrierereferenz als Sprungbrett in verschiedene Karriererichtungen (Universitäten, Industrie, andere Forschungseinrichtungen, etc.)
Flexibilität in der Arbeitszeitgestaltung und damit optimale Vereinbarkeit von Studium und Praxis
Campusnähe

Die Stelle ist zunächst auf ein Jahr befristet.

Deine wöchentliche Arbeitszeit wird nach Absprache vereinbart. Die Arbeitstage kannst Du flexibel festlegen.

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.

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

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. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fachliche Fragen zu dieser Stelle beantwortet Dir gerne:
Philipp Brendel
Telefon +49 9131 761-257
philipp.brendel@iisb.fraunhofer.de

Fragen zum Bewerbungsprozess beantwortet Dir gerne:
Nadja Ingarsia
Telefon +49 9131 761-251
nadja.ingarsia@iisb.fraunhofer.de

Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB

www.iisb.fraunhofer.de

Kennziffer: 78316

Stellensegment: Physics, Network, Science, Technology

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