Engagiertes Umfeld an einer der renommiertesten Forschungseinrichtungen in Europa im Batteriebereich Gute Betreuung mit regelmäßigen Meetings Mitarbeit in Projekten im Bereich der Forschung und Industrie Ihr Profil Idealerweise studierst du Elektrotechnik, Wirt-Ing. EET, Maschinenbau, Wirt-Ing.
Engagiertes Umfeld an einer der renommiertesten Forschungseinrichtungen in Europa im Batteriebereich Gute Betreuung mit regelmäßigen Meetings Mitarbeit in Projekten im Bereich der Forschung und Industrie Ihr Profil Idealerweise studierst du Elektrotechnik, Wirt-Ing. EET, Maschinenbau, Wirt-Ing.
Wir erwarten: Gute Programmierkenntnisse in Python Gute Kenntnisse im maschinellen Lernen Erfahrung mit PyTorch Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung) Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung Gute Englischkenntnisse Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule Nice to have: Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z. B. Mitarbeit an den Projekten zum maschinellen Lernen oder Open-Source-Beiträge) Praktische Erfahrung mit und Interesse an maschinellem Lernen auf Graphen Erfahrung mit PyTorch Geometric ( https://pytorchgeometric.readthedocs.io/en/latest/ ) Erfahrung mit der Arbeit an großen Codebasen und Datensätzen Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Bibliothek für Datensätze im angewandten maschinellen Lernen auf Graphen.
Wir erwarten: Gute Programmierkenntnisse in Python Gute Kenntnisse im maschinellen Lernen Erfahrung mit PyTorch Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung) Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung Gute Englischkenntnisse Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule Nice to have: Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z. B. Mitarbeit an den Projekten zum maschinellen Lernen oder Open-Source-Beiträge) Praktische Erfahrung mit und Interesse an maschinellem Lernen auf Graphen Erfahrung mit PyTorch Geometric (https://pytorchgeometric.readthedocs.io/en/latest/) Erfahrung mit der Arbeit an großen Codebasen und Datensätzen Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Bibliothek für Datensätze im angewandten maschinellen Lernen auf Graphen.
Wir erwarten: Exzellente Programmierkenntnisse in Python Fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen Erfahrung mit PyTorch Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung) Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung Gute Englischkenntnisse Bachelorabschluss und Immatrikulation im konsekutiven Studiengang Nice to have: Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z. B. Projekte zum maschinellen Lernen oder Open-Source Beiträge) Eigenständige Arbeitsweise Praktische Erfahrung mit und Interesse an maschinellem Lernen auf Graphen Erfahrung mit PyTorch Geometric (https://pytorchgeometric.readthedocs.io/en/latest/) Erfahrung mit der Arbeit an großen Codebasen und Datensätzen Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Bibliothek für Datensätze im angewandten maschinellen Lernen auf Graphen.
Wir erwarten: Exzellente Programmierkenntnisse in Python Fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen Erfahrung mit PyTorch Erfahrung mit professioneller Softwareentwicklung (Clean Code Practices und Python Paketverwaltung) Erfahrung mit Objektorientierter Programmierung Gute Englischkenntnisse Bachelorabschluss und Immatrikulation im konsekutiven Studiengang Nice to have: Nachgewiesene Erfolgsbilanz (z. B. Projekte zum maschinellen Lernen oder Open-Source Beiträge) Eigenständige Arbeitsweise Praktische Erfahrung mit und Interesse an maschinellem Lernen auf Graphen Erfahrung mit PyTorch Geometric (https://pytorchgeometric.readthedocs.io/en/latest/) Erfahrung mit der Arbeit an großen Codebasen und Datensätzen Ihre Aufgaben Unterstützung bei der Weiterentwicklung einer State-of-the-Art Bibliothek für Datensätze im angewandten maschinellen Lernen auf Graphen.
Anbieter Lehrstuhl und Institut für Strahlantriebe und Turbomaschinen Unser Profil Im Rahmen eines groß angelegten Projekts in Zusammenarbeit mit einem der weltweit bedeutendsten Triebwerkshersteller wird am Institut ein Radialverdichter-Prüfstand betrieben, an dem ständig Modifikationen durchgeführt werden.
Erzeugung von Trainingsdaten auf dem High Performance Cluster (HPC) der RWTH. Mitarbeit an aktuellen Forschungsthemen im Projekt SuMo4EnSy ( https://www.ltt.rwth-aachen.de/cms/LTT/Forschung/Forschung-am-LTT/Energiesystemtechnik/Aktuelle-Projekte/~biwuzn/SuMo4EnSy-Bewertung-von-Dekarbonisieru/ ).
Erzeugung von Trainingsdaten auf dem High Performance Cluster (HPC) der RWTH. Mitarbeit an aktuellen Forschungsthemen im Projekt SuMo4EnSy (https://www.ltt.rwth-aachen.de/cms/LTT/Forschung/Forschung-am-LTT/Energiesystemtechnik/Aktuelle-Projekte/~biwuzn/SuMo4EnSy-Bewertung-von-Dekarbonisieru/).
Anbieter Lehrstuhl und Institut für Strahlantriebe und Turbomaschinen Unser Profil Im Rahmen eines groß angelegten Projekts in Zusammenarbeit mit einem der weltweit bedeutendsten Triebwerkshersteller wird am Institut ein Radialverdichter-Prüfstand betrieben, an dem ständig Modifikationen durchgeführt werden.
Ihr Profil Aktuelles Studium im Bereich Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Betriebswirtschaftslehre oder vergleichbar Interesse an Qualitätsmanagement und Digitalisierung in der Produktion Sehr gute MS Office-Kenntnisse (insbesondere PowerPoint) Matlab, Python und CAD-Kenntnisse von Vorteil Selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung in verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten Mitwirkung an den wissenschaftlichen Publikationen und Fachartikeln Unterstützung bei Projekt-Meetings und der Aufbereitung von Projektergebnissen (insbesondere in PowerPoint) Mitwirkung bei der Entwicklung und Implementierung von ML-Modellen zur automatisierten Qualitätskontrolle Durchführung von Recherchearbeiten zu Stand der Technik, Methoden und Technologien mit Fokus auf Qualitätssicherung Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Forschungsteams und Industriepartnern Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Ihr Profil Aktuelles Studium im Bereich Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Betriebswirtschaftslehre oder vergleichbar Interesse an Qualitätsmanagement und Digitalisierung in der Produktion Sehr gute MS Office-Kenntnisse (insbesondere PowerPoint) Matlab, Python und CAD-Kenntnisse von Vorteil Selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung in verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten Mitwirkung an den wissenschaftlichen Publikationen und Fachartikeln Unterstützung bei Projekt-Meetings und der Aufbereitung von Projektergebnissen (insbesondere in PowerPoint) Mitwirkung bei der Entwicklung und Implementierung von ML-Modellen zur automatisierten Qualitätskontrolle Durchführung von Recherchearbeiten zu Stand der Technik, Methoden und Technologien mit Fokus auf Qualitätssicherung Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Forschungsteams und Industriepartnern Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Hervorragende organisatorische und zwischenmenschliche Fähigkeiten; Erfahrung in kollaborativen Projekten ist von Vorteil. Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Grundkenntnisse Deutsch sind bei Bewerbung nicht erforderlich, die Bereitschaft, innerhalb von zwei Jahren grundlegendes Deutsch zu erlernen, wird erwartet (Sprachförderung wird angeboten).
Hervorragende organisatorische und zwischenmenschliche Fähigkeiten; Erfahrung in kollaborativen Projekten ist von Vorteil. Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Grundkenntnisse Deutsch sind bei Bewerbung nicht erforderlich, die Bereitschaft, innerhalb von zwei Jahren grundlegendes Deutsch zu erlernen, wird erwartet (Sprachförderung wird angeboten).
Ihr Profil Aktuelles Studium im Bereich Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbar Interesse an Digitalisierung, digitalen Zwillingen und Wasserstoffproduktion Sehr gute MS Office-Kenntnisse (insbesondere PowerPoint) Matlab, Python und CAD-Kenntnisse von Vorteil Selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung in verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten Mitwirkung an den wissenschaftlichen Publikationen und Fachartikeln Unterstützung bei Projekt-Meetings und der Aufbereitung von Projektergebnissen (insbesondere in PowerPoint) Mitwirkung bei der Entwicklung und Implementierung von Wasserstoff-Betankungsanlagen und Aufreinigungsinstallationen Durchführung von Recherchearbeiten zu Stand der Technik, Methoden und Technologien mit Fokus auf Wasserstofferzeugung und Vertankung Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Forschungsteams und Industriepartnern Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Ihr Profil Aktuelles Studium im Bereich Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbar Interesse an Digitalisierung, digitalen Zwillingen und Wasserstoffproduktion Sehr gute MS Office-Kenntnisse (insbesondere PowerPoint) Matlab, Python und CAD-Kenntnisse von Vorteil Selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Ihre Aufgaben Unterstützung in verschiedenen Forschungs- und Industrieprojekten Mitwirkung an den wissenschaftlichen Publikationen und Fachartikeln Unterstützung bei Projekt-Meetings und der Aufbereitung von Projektergebnissen (insbesondere in PowerPoint) Mitwirkung bei der Entwicklung und Implementierung von Wasserstoff-Betankungsanlagen und Aufreinigungsinstallationen Durchführung von Recherchearbeiten zu Stand der Technik, Methoden und Technologien mit Fokus auf Wasserstofferzeugung und Vertankung Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Forschungsteams und Industriepartnern Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Was wir dir bieten: Engagiertes Umfeld an einer der renommiertesten Forschungseinrichtungen in Europa im Batteriebereich Gute Betreuung mit regelmäßigen Meetings Wertvoller Wissenszuwachs auf einem Wachstumsmarkt Mitarbeit in Projekten im Bereich der Forschung und Industrie Ihr Profil Idealerweise studierst du Elektrotechnik, Wirt-Ing. EET, Informatik, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang Du hast fortgeschrittene Kenntnisse in MATLAB oder Python Du zeigst ein hohes Maß an Selbstständigkeit, Lernbereitschaft und Verantwortungsbewusstsein Du hast gute Englischkenntnisse, gute Deutschkenntnisse wünschenswert Ihre Aufgaben In Hybrid- und batterieelektrischen Fahrzeugen spielt die Leistungsprognose eine wichtige Rolle für die Fahrzeugeffizienz und Sicherheit.
Was wir dir bieten: Engagiertes Umfeld an einer der renommiertesten Forschungseinrichtungen in Europa im Batteriebereich Gute Betreuung mit regelmäßigen Meetings Wertvoller Wissenszuwachs auf einem Wachstumsmarkt Mitarbeit in Projekten im Bereich der Forschung und Industrie Ihr Profil Idealerweise studierst du Elektrotechnik, Wirt-Ing. EET, Informatik, Data Science oder einen vergleichbaren Studiengang Du hast fortgeschrittene Kenntnisse in MATLAB oder Python Du zeigst ein hohes Maß an Selbstständigkeit, Lernbereitschaft und Verantwortungsbewusstsein Du hast gute Englischkenntnisse, gute Deutschkenntnisse wünschenswert Ihre Aufgaben In Hybrid- und batterieelektrischen Fahrzeugen spielt die Leistungsprognose eine wichtige Rolle für die Fahrzeugeffizienz und Sicherheit.
Unser Hauptziel in diesem Projekt ist die Implementierung der Steuerungen mit Komfortmodellen, um eine maximale Energieeffizienz durch das PECS-System zu erreichen.
Unser Hauptziel in diesem Projekt ist die Implementierung der Steuerungen mit Komfortmodellen, um eine maximale Energieeffizienz durch das PECS-System zu erreichen.
Die Nutzerschnittstellen sind Teil des S3I (Smart Systems Service Infrastructure), eines IoT-Frameworks zur Modellierung, Vernetzung und Visualisierung Digitaler Zwillinge [2]. [1] https://www.mmi.rwth-aachen.de/projekt/saferwater/ [2] https://www.mmi.rwth-aachen.de/aas-basiertes-s%C2%B3i/ Ihr Profil Du befindest dich in einem ingenieur- oder informatiknahen Studium (z.
Das Projekt wird gemeinsam von Torsten Enßlin (MPA, Garching), Philipp Mertsch (RWTH Aachen) und Vasiliki Pavlidou (IA-FORTH, Heraklion) geleitet, wobei Marijke Haverkorn (Radboud University Nijmegen), Doug Finkbeiner (Harvard University) und Christoph Pfrommer (AIP Potsdam) zusätzliches Fachwissen beisteuern.
Zur Unterstützung unserer Ziele suchen wir einen Doktoranden im Bereich der computergestützten Biotechnologie als neues Mitglied für unser aktuelles Projekt FrameBio (Multiscale Frameworks for BioSolutions), das von der Europäischen Union im Rahmen des Programms „Horizon Europe, Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)” gefördert wird.
Zur Unterstützung unserer Ziele suchen wir einen Doktoranden im Bereich der computergestützten Biotechnologie als neues Mitglied für unser aktuelles Projekt FrameBio (Multiscale Frameworks for BioSolutions), das von der Europäischen Union im Rahmen des Programms „Horizon Europe, Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)” gefördert wird.
Die Nutzerschnittstellen sind Teil des S3I (Smart Systems Service Infrastructure), eines IoT-Frameworks zur Modellierung, Vernetzung und Visualisierung Digitaler Zwillinge [2]. [1] https://www.mmi.rwth-aachen.de/projekt/saferwater/ [2] https://www.mmi.rwth-aachen.de/aas-basiertes-s%C2%B3i/ Ihr Profil Du befindest dich in einem ingenieur- oder informatiknahen Studium (z.
Das Projekt wird gemeinsam von Torsten Enßlin (MPA, Garching), Philipp Mertsch (RWTH Aachen) und Vasiliki Pavlidou (IA-FORTH, Heraklion) geleitet, wobei Marijke Haverkorn (Radboud University Nijmegen), Doug Finkbeiner (Harvard University) und Christoph Pfrommer (AIP Potsdam) zusätzliches Fachwissen beisteuern.
Vielfältige Kooperationen mit Forschungseinrichtungen, Verbänden und Unternehmen ermöglichen Projekte zur Entwicklung und Standardisierung der industriellen IT und Automatisierung sowie zur Digitalisierung und Optimierung von Anlagen und Wertschöpfungsnetzwerken, insbesondere in der Prozess- und Werkstofftechnik.
Vielfältige Kooperationen mit Forschungseinrichtungen, Verbänden und Unternehmen ermöglichen Projekte zur Entwicklung und Standardisierung der industriellen IT und Automatisierung sowie zur Digitalisierung und Optimierung von Anlagen und Wertschöpfungsnetzwerken, insbesondere in der Prozess- und Werkstofftechnik.
Zusammengefasst: Eigenverantwortliche Leitung eines anspruchsvollen, öffentlich geförderten Projekts zur modellgestützten Analyse der Kühlschmierstoffzufuhr in der Zerspanung und daran gekoppelter Weiterentwicklung innovativer Werkzeug- und Prozessstrategien – direkt verknüpft mit Ihrer Promotion Aktive Mitgestaltung des gesamten Forschungsfelds „Nachhaltige Kühlschmierstoffzufuhr in der Zerspanung“ Akquise, Planung, Bearbeitung und Leitung technologischer Forschungs- und Industrieprojekte in enger Kooperation mit führenden, nationalen und internationalen Forschungsinstituten und Industrieunternehmen Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen Unterstützung in der Lehre sowie Betreuung studentischer Arbeiten Arbeitsumfeld & Entwicklungschancen Eine herausragende Forschungsinfrastruktur an einem international anerkannten Institut Vielfältige Möglichkeiten zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung Enge Zusammenarbeit mit führenden Industriepartner/innen – ideal für den Karriereaufbau Individuelle Promotionsbetreuung im direkten Projektkontext Flexible Arbeitsgestaltung und moderne Arbeitsumgebung Ein starkes Netzwerk aus Wissenschaft und Industrie, das Ihnen nachhaltige Perspektiven eröffnet Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung, bestehend aus Motivationsschreiben, Lebenslauf sowie relevanten Zeugnissen und Arbeitsnachweisen.
Sie arbeiten in einem starken interdisziplinären Team zusammen mit unseren Konsortialpartnern, darunter klinische Experten großer Universitätsklinika (Bereitstellung von Daten & Validierung), spezialisierte Software-Partner (Plattformintegration) und Experten für Fertigungstechnik (Produktionsautomatisierung). Das Projekt zielt darauf ab, den „Daten-Flaschenhals“ in der medizinischen KI zu überwinden. Anstatt sich ausschließlich auf massive manuelle Annotationen zu verlassen, wollen wir ungelabelte Daten nutzen, um intelligente Systeme zu bauen, die 3D-Anatomie wirklich „verstehen“.
Zusammengefasst: Eigenverantwortliche Leitung eines anspruchsvollen, öffentlich geförderten Projekts zur modellgestützten Analyse der Kühlschmierstoffzufuhr in der Zerspanung und daran gekoppelter Weiterentwicklung innovativer Werkzeug- und Prozessstrategien – direkt verknüpft mit Ihrer Promotion Aktive Mitgestaltung des gesamten Forschungsfelds „Nachhaltige Kühlschmierstoffzufuhr in der Zerspanung“ Akquise, Planung, Bearbeitung und Leitung technologischer Forschungs- und Industrieprojekte in enger Kooperation mit führenden, nationalen und internationalen Forschungsinstituten und Industrieunternehmen Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen Unterstützung in der Lehre sowie Betreuung studentischer Arbeiten Arbeitsumfeld & Entwicklungschancen Eine herausragende Forschungsinfrastruktur an einem international anerkannten Institut Vielfältige Möglichkeiten zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung Enge Zusammenarbeit mit führenden Industriepartner/innen – ideal für den Karriereaufbau Individuelle Promotionsbetreuung im direkten Projektkontext Flexible Arbeitsgestaltung und moderne Arbeitsumgebung Ein starkes Netzwerk aus Wissenschaft und Industrie, das Ihnen nachhaltige Perspektiven eröffnet Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftige Bewerbung, bestehend aus Motivationsschreiben, Lebenslauf sowie relevanten Zeugnissen und Arbeitsnachweisen.
Sie arbeiten in einem starken interdisziplinären Team zusammen mit unseren Konsortialpartnern, darunter klinische Experten großer Universitätsklinika (Bereitstellung von Daten & Validierung), spezialisierte Software-Partner (Plattformintegration) und Experten für Fertigungstechnik (Produktionsautomatisierung). Das Projekt zielt darauf ab, den „Daten-Flaschenhals“ in der medizinischen KI zu überwinden. Anstatt sich ausschließlich auf massive manuelle Annotationen zu verlassen, wollen wir ungelabelte Daten nutzen, um intelligente Systeme zu bauen, die 3D-Anatomie wirklich „verstehen“.
B. in C++, Python oder MATLAB Affinität zur simulativen sowie experimentellen, insbesondere zu Batterietests und Laboraktivitäten Freude an der Mitarbeit in anspruchsvollen Projekten mit Industrie- und Forschungspartner*innen Engagement, Eigeninitiative, selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise sowie gute organisatorische Fähigkeiten Ihre Aufgaben In der Abteilung Modellierung, Analytik und Lebensdauerprognose von Batterien (MAL) befassen wir uns mit zentralen Fragestellungen zur Bewertung, Auslegung, Modellierung und Prognose moderner Batteriesysteme.
B. in C++, Python oder MATLAB Affinität zur simulativen sowie experimentellen, insbesondere zu Batterietests und Laboraktivitäten Freude an der Mitarbeit in anspruchsvollen Projekten mit Industrie- und Forschungspartner*innen Engagement, Eigeninitiative, selbstständige und teamorientierte Arbeitsweise sowie gute organisatorische Fähigkeiten Ihre Aufgaben In der Abteilung Modellierung, Analytik und Lebensdauerprognose von Batterien (MAL) befassen wir uns mit zentralen Fragestellungen zur Bewertung, Auslegung, Modellierung und Prognose moderner Batteriesysteme.
Du arbeitest analytisch, entscheidungsfreudig und pragmatisch – immer mit dem Ziel, aus Daten echte Produktintelligenz zu schaffen. IHRE ERFAHRUNGEN Du hast bereits bewiesen, dass Du KI-Projekte von der Idee in die produktive Realität führen kannst – in einem Umfeld, in dem Innovation zählt. Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Rollout von AI-Anwendungen in SaaS-, Cloud- oder Plattform-Umgebungen.