Studentische Hilfskraft (w/m/d)

im Bereich Quality Intelligence – Schwerpunkt datengetriebene Stabilität im Produktionsablauf

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Alexandra Schmitt

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Julian Haller

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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. 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

  • Vorzugsweise im Bachelorstudium (ab 4. Semester) eines MINT Studiengangs
  • Zeitliche Flexibilität, strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
  • Hohes Eigeninteresse und Motivation sich in zukunftsfähige Themengebiete einzuarbeiten
  • Grundkenntnisse in Methoden der Datenanalyse und Machine Learning von Vorteil
  • Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
  • Erfahrungen mit agilen Entwicklungsmethoden und Git von Vorteil
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Ist dein Interesse geweckt?

Über Deine vollständige Bewerbung würden wir uns freuen! Sende uns bitte einfach Dein Bewerbungsanschreiben, Deinen Lebenslauf, eine aktuelle Notenübersicht, relevante Arbeitszeugnisse oder sonstige Unterlagen als PDF an den unten aufgeführten Ansprechpartner. Bei Rückfragen stehen Dir Julian Haller gerne zur Verfügung. Bitte beachte, dass unvollständige Bewerbungen aufgrund des hohen Bewerberaufkommens nicht berücksichtigt werden können.

Ihre Aufgaben

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

  • Bearbeitung eigener Projekte, beispielsweise (cyber-) physische Demonstratoren für Projekte und Lehrveranstaltungen
  • Unterstützung bei der Untersuchung bestehender Analysekonzepte zur datengetriebenen Sicherung und Steigerung der Prozess- und Produktqualität,
  • Unterstützung bei der Durchführung von Datenanalysen im Rahmen von Forschungs- und Industrieprojekten,
  • Umfassende Recherchetätigkeiten im Forschungs- und Industriekontext
  • Unterstützung bei der Aufbereitung und Präsentation wesentlicher Erkenntnisse aus Forschungs- und Industrieprojekten, inklusive wissenschaftlicher Publikationen

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 7 - 9 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:V000003147
Frist:30.09.2022
Postalisch:RWTH Aachen University
Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement
Alexandra Schmitt
Campus-Boulevard 30
52074 Aachen
E-Mail:
Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.