Studentische Hilfskraft (m/w/d) - KI-gestützte Datenanalyse im industriellen Produktionsumfeld

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.

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik oder vergleichbare.

Das Forschungsteam Signal- und Zeitreihenanalyse beschäftigt sich mit der KI-gestützten Analyse von Signaldaten. Zu unseren Aufgaben gehört beispielsweise das Erkennen von Produktionsanomalien oder die Vorhersage des Zustands von Maschinenkomponenten. Die dafür verwendeten Daten stammen von verschiedensten, in die Produktion integrierten, Sensorsystemen. Im Rahmen unserer Forschungsprojekte arbeiten wir dabei eng mit Industriepartnern zusammen.

Wir suchen Ihre Unterstützung! Sie programmieren gerne oder haben bereits erste Erfahrungen im Bereich des maschinellen Lernens? Sie haben Lust, die im Studium erlernten Fähigkeiten endlich in realen Projekten mit echten Daten zu erproben? Dann unterstützen Sie uns bei der Entwicklung von sensorbasierten Machine Learning Modellen.

Was Sie bei uns tun

Mitarbeit an spannenden Forschungsprojekten im Bereich des Ultraschallbondens und anderen Produktionstechnologien
Anwendung aktueller Methoden des Few-Shot Learnings, einem Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit der Generalisierbarkeit von Modellen anhand weniger Daten beschäftigt
Unterstützung bei der Datenvorverarbeitung für die Modellbildung von beispielsweise künstlichen neuronalen Netzen
Erproben von eigenen Machine Learning Modellen
Optimierung der Modelle hinsichtlich Prognosegüte und Rechenzeit
Python Programmierung in einem Projektteam
Recherche und Beurteilung von State-of-the-Art Machine Learning Lösungsansätzen zu industriellen Problemstellungen

Was Sie mitbringen

Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule/Uni
Programmierkenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Sprache
Idealerweise erste Erfahrungen mit Python-Bibliotheken für Data Science / Machine Learning, wie Pandas, Numpy, Scikit-learn, Keras, PyTorch
Grundlagenwissen im Bereich Machine Learning
Kenntnisse in Deep Learning sind von Vorteil
Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Themen
Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise
Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch oder Englisch

Was Sie erwarten können

•   Übertragen Sie theoretisch erlerntes Wissen in die Praxis und lernen Sie dabei die Herausforderungen bei der Arbeit mit realen Daten kennen
•   Leisten Sie ihren Beitrag in spannenden Forschungsprojekten und einem jungen Team
•   Verwendung von modernsten Ressourcen wie einem NVIDIA GPU-Cluster des Fraunhofer IPA
•   Gemeinsam definieren wir für Sie Aufgaben, die zu Ihren Stärken und Interessen am besten passen
•   Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten auf Homeoffice
•   40 bis 60 Stunden pro Monat, je nach Absprache

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 Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

Frau Lisa Bauer
Recruiting
lisa.bauer@ipa.fraunhofer.de

Tel. +49 711 970-3681

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer: 78564

Stellensegment: Neurology, Healthcare

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