Studentische Hilfskraft (m/w/d)

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Robin Günther

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+49 151 7292 1991

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Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement

Unser Profil

Die Abteilung Quality Intelligence verfolgt das Ziel, gemeinsam mit produzierenden Unternehmen die Prozess- und Produktqualität durch den Einsatz bewährter Qualitätsmethoden in Kombination mit neuen Technologien zu erhöhen. Hierbei fokussieren wir vor allem die Analyse von Produktions- und Produktdaten. Insbesondere die Methoden des klassischen Qualitätsmanagements sind seit jeher auf eine stetige Verbesserung von Prozessen und Produkten im präventiven Sinne ausgelegt. Somit verbinden wir die ursprünglichste Motivation des Qualitätsmanagements mit neuen technischen Möglichkeiten, um Potenziale der Digitalisierung aufzuzeigen. Da die Restriktion beschränkter Informationsverfügbarkeit immer mehr in den Hintergrund rückt, können Methoden der Künstlichen Intelligenz wie beispielsweise Maschinelles Lernen bereits heute die klassischen Qualitätsmethoden ergänzen und erweitern.

Ihr Profil

  • Technisches Studium (gerne Wirtschaftsingenieurswesen Maschinenbau, CES oder (Wirtschafts-) Informatik),
  • Hohe Motivation und Leistungsbereitschaft,
  • Zeitliche Flexibilität,
  • Strukturierte, eigenständige und sorgfältige Arbeitsweise,
  • Perfekte Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Fluent German required!),
  • Grundkenntnisse in Python sowie Methoden der Datenanalyse und des Maschinellen Lernens von Vorteil
  • Hohes Eigeninteresse und Motivation sich auf zukunftsfähigen Themengebieten fortzubilden.

Ihre Aufgaben

Die Arbeit als studentische Hilfskraft in unserer Abteilung ist vielfältig und stark abhängig von meinen laufenden Forschungs- und Industrieprojekten. Thematische Schwerpunkte der Abteilung und damit beispielhafte Themen im Rahmen der Tätigkeit als studentische Hilfskraft bei uns sind:

  • Analyse bestehender Plattformlösungen und Analysekonzepte zur datengetriebenen Sicherung und Steigerung der Prozess- und Produktqualität,
  • Durchführung von Datenanalysen im Rahmen von Forschungs- und Industrieprojekten,
  • Unterstützung bei der Aufbereitung und Präsentation wesentlicher Erkenntnisse aus Forschungs- und Industrieprojekten.

 

Geboten wird:

  • Kombination Ihrer Arbeitstätigkeit mit Ihrem persönlichen Interesse auf Fortbildung in den Bereichen Qualitätsmanagement, Datenanalyse und Maschinelles Lernens,
  • Industrienahes Arbeitsumfeld; Mitarbeit und Mitgestaltung in laufenden Forschungs- und Industrieprojekten,
  • Flexible Arbeitszeiten (vor allem in der Klausurenphase).

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet für 6 Monate.
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:V000002068
Frist:11.02.2022
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement
Robin Günther
Campus-Boulevard 30
52074 Aachen
E-Mail:
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