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.
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.
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.
Die Analyse des Ölflusses in Wälzlagern ist entscheidend für das Verständnis von Schmiermechanismen, Reibungsverlusten und der Gesamtleistung des Lagers. In diesem Projekt wird das Strömungsverhalten in Wälzlagern experimentell an einem angepassten RLP-Prüfstand untersucht, wobei besonderes Augenmerk auf den Einfluss von Geometrie und Betriebsparametern gelegt wird.
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.
Veröffentlichung der Ergebnisse in wissenschaftlichen Fachzeitschriften (peer review) und Präsentation auf Projekttreffen und Konferenzen Abstimmung und Kooperation mit relevanten internen und externen Projekten. Des Weiteren gehört die Mitarbeit an unseren deutschsprachigen Lehrveranstaltungen zu den Aufgaben. Unterstützung bei Vorlesungen, Abhalten von Übungen/Tutorien, Klausuren/Prüfungen Praktika und Projekte Betreuung von Abschlussarbeiten Unser Angebot Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
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.
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.
In organisatorisch und administrativ besonders anspruchsvollen Förderprogrammen bietet die Abteilung eine vertiefte Unterstützung der Antragstellung und der Projektbewirtschaftung. Hierzu gehören koordinierte Projekte wie die DFG-Sonderforschungsbereiche und -Graduiertenkollegs, EU-Projekte, die an der RWTH koordiniert werden, sowie EFRE-Projekte des Landes NRW.
Veröffentlichung der Ergebnisse in wissenschaftlichen Fachzeitschriften (peer review) und Präsentation auf Projekttreffen und Konferenzen Abstimmung und Kooperation mit relevanten internen und externen Projekten. Des Weiteren gehört die Mitarbeit an unseren deutschsprachigen Lehrveranstaltungen zu den Aufgaben. Unterstützung bei Vorlesungen, Abhalten von Übungen/Tutorien, Klausuren/Prüfungen Praktika und Projekte Betreuung von Abschlussarbeiten Unser Angebot Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
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.
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.
In organisatorisch und administrativ besonders anspruchsvollen Förderprogrammen bietet die Abteilung eine vertiefte Unterstützung der Antragstellung und der Projektbewirtschaftung. Hierzu gehören koordinierte Projekte wie die DFG-Sonderforschungsbereiche und -Graduiertenkollegs, EU-Projekte, die an der RWTH koordiniert werden, sowie EFRE-Projekte des Landes NRW.
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.
Kreativität, Eigeninitiative, Teamorientierung sehr gute schriftliche und mündliche Ausdrucksfähigkeit in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Sie werden sich in der Abteilung „Bildung für technische Berufe“ in unterschiedlichen Projekten und in der Lehre mit Fragestellung zum Lehren und Lernen in der beruflichen Bildung auseinandersetzen. Einen Schwerpunkt stellen dabei Fragen rund um die Digitalisierung von Facharbeit dar – insbesondere die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) auf unterschiedlichen Qualifikationsniveaus, wie Ingenieur*innen oder Industriemechaniker*innen .
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.
Kreativität, Eigeninitiative, Teamorientierung sehr gute schriftliche und mündliche Ausdrucksfähigkeit in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Sie werden sich in der Abteilung „Bildung für technische Berufe“ in unterschiedlichen Projekten und in der Lehre mit Fragestellung zum Lehren und Lernen in der beruflichen Bildung auseinandersetzen. Einen Schwerpunkt stellen dabei Fragen rund um die Digitalisierung von Facharbeit dar – insbesondere die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) auf unterschiedlichen Qualifikationsniveaus, wie Ingenieur*innen oder Industriemechaniker*innen .
Idealerweise verfügen Sie außerdem über fundiertes Wissen zu einschlägigen Fördermöglichkeiten wissenschaftlicher Projekte (Drittmittel) und haben bereits Forschungsprojekte selbstständig beantragt und begleitet. Diese anspruchsvolle Tätigkeit erfordert ein exzellentes analytisches Denkvermögen.
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“.
Innerhalb dieser Projekte unterstützen Sie die Forschung in den folgenden Bereichen: Höchstauflösende Werkstoffcharakterisierung: Unter Einsatz höchstauflösender Elektronenmikroskope charakterisieren Sie das Werkstoffgefüge und ermitteln auf der Größenskala von wenigen Mikrometern bis zu einigen Nanometern auftretende Gefügestrukturen und deren Wechselwirkung mit makroskopisch ermittelten Werkstoffkennwerten.
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“.
Innerhalb dieser Projekte unterstützen Sie die Forschung in den folgenden Bereichen: Höchstauflösende Werkstoffcharakterisierung : Unter Einsatz höchstauflösender Elektronenmikroskope charakterisieren Sie das Werkstoffgefüge und ermitteln auf der Größenskala von wenigen Mikrometern bis zu einigen Nanometern auftretende Gefügestrukturen und deren Wechselwirkung mit makroskopisch ermittelten Werkstoffkennwerten.
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.
darauf darfst du dich freuen: Arbeiten in einem modernen, agilen Unternehmen mit spannenden Projekten und großem Gestaltungsspielraum Attraktive Entwicklungschancen und aktive Förderung deiner beruflichen Zukunft 30 Urlaubstage sowie freie Regelung an Brückentagen für maximale Flexibilität Repräsentativer Firmenwagen – auch zur privaten Nutzung Flache Hierarchien und eine Arbeitskultur auf Augenhöhe Individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten für deine persönliche und fachliche Weiterentwicklung haben wir dich neugierig gemacht?!