Studentische Hilfskraft (w/m/d)

im Bereich Quality Intelligence – Schwerpunkt datengetriebenes Qualitätsmanagement

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Robin Günther

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+49 241 80-28221

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Anbieter

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 unterschiedlicher Wertschöpfungsstufen. 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 auszuschöpfen. 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 sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift (Fluent German required!),
  • Sicherer Umgang mit MS-Office-Anwendungen
  • Grundkenntnisse in Methoden der Datenanalyse und des Maschinellen Lernens von Vorteil
  • Hohes Eigeninteresse an zukunftsfähigen Themen des Qualitätsmanagements.

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:

  • Unterstützung bei der Untersuchung bestehender Analyse- und Bewertungskonzepte datengetriebener Maßnahmen zur Steigerung der Produkt- und Produktionsqualität,
  • Umfassende Recherchetätigkeiten zu zukunftsgerichteten Fragestellungen im Forschungs- und Industriekontext,
  • Aktive Mitwirkung bei der Erarbeitung abgegrenzter Teilleistungen für Forschungs- und Industrieprojekte,
  • Unterstützung bei der Aufbereitung und Präsentation wesentlicher Erkenntnisse aus Forschungs- und Industrieprojekten.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf zunächst 6 Monate.
Eine Verlängerung ist bei positiver Arbeitsleistung möglich und erwünscht.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 10-19 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. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
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 https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Bewerbung
Nummer:V000003112
Frist:31.07.2022
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement
Robin Günther
Campus-Boulevard 30
52074 Aachen
E-Mail:
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