Studentische Hilfskraft (m/w/d)

im Bereich Machine Learning

Kontakt

Name

Marco Kemmerling

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+ 49 241 80-911-83

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Anbieter

Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement

Unser Profil

Das Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA/WZL-MQ) bietet seinen Mitarbeiter*innen ein innovatives und internationales Umfeld, in dem ein engagiertes Team anspruchsvolle und abwechslungsreiche Aufgaben mit Verantwortung und Gestaltungsspielraum bearbeitet. Am IMA bringen wir die Digitalisierung nachhaltig voran und erforschen intelligente Informationssysteme in Gesellschaft und Industrie. Aspekte unserer ganzheitlichen Betrachtung sind unter anderem das Management großer Datenmengen (BigData), ihre intelligente Analyse (Smart Data, KI) sowie die Zugänglichkeit und Repräsentation von Informationen durch moderne Benutzerschnittstellen (AR/VR). Darüber hinaus erforschen, entwickeln und implementieren wir zukunftsweisende und nachhaltigkeitsorientierte Konzepte und Lösungen für Innovations-, Organisations-, Lern- und Wissensprozesse in Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und Regionalentwicklung.

Ihr Profil

  • Student/in der Fachrichtung CES, Informatik, Maschinenbau, E-Technik bzw. verwandte Disziplinen
  • Kenntnisse in einer Programmiersprache, idealerweise Python
  • Interesse an Machine Learning, Vorkenntnisse von Vorteil
  • Kenntnisse in der Webentwicklung von Vorteil
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Hohes Maß an Eigeninitiative und selbstverantwortliches Arbeiten
  • Wunsch nach langfristiger Mitarbeit

Ihre Aufgaben

  • Mitentwicklung von Ansätzen basierend auf Methoden des maschinellen Lernens und insbesondere des Reinforcement Learnings zur Optimierung von Produktionsabläufen
  • Softwareentwicklung der nötigen Infrastruktur zum Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens
  • Literaturrecherchen zum Stand der Technik
  • Mitarbeit im Projektgeschehen, Brainstorming und Diskussion von Lösungen
  • Ein vielseitiges und interessantes Aufgabengebiet
  • Arbeit in und mit einem freundlichen, interdisziplinären Team
  • Offenheit für Neues und Innovatives
  • Hervorragende Kommunikationsstrukturen
  • Möglichkeit zur Fortbildung durch hausinternes Seminarprogram
  • Flexible Arbeitszeitenabsprache

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet für 3 Monate.
Die Option auf Verlängerung besteht.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 12-19 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 11,80 € pro Stunde.

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. Ebenso besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und es wird ein Jobticket angeboten.
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 http://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Bewerbung
Nummer:V000002050
Frist:28.01.2022
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement
Marco Kemmerling
Dennewartstr. 27
52068 Aachen
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