Ihr Profil Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Führerschein Klasse B Zuverlässigkeit und Flexibilität Lernbereitschaft und eine engagierte, sorgfältige Arbeitsweise Python-Kenntnisse Verfügbarkeit von mindestens einem Jahr Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule Ihre Aufgaben Theoretische Arbeiten im Bereich Akustik und Schwingungstechnik (e-Maschine, Fahrzeug, Komponenten), Signalverarbeitung & Machine Learning Entwicklung kreativer Lösungen für unterschiedliche technische Probleme Engagement in der Entwicklung oder Weiterentwicklung von Software- und Machine Learning-Tools (Python) Unterstützung bei der Durchführung und Auswertung von akustischen Messungen / Simulationen Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Ihr Profil Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift Führerschein Klasse B Zuverlässigkeit und Flexibilität Lernbereitschaft und eine engagierte, sorgfältige Arbeitsweise Python-Kenntnisse Verfügbarkeit von mindestens einem Jahr Aktuelles Studium an einer Hoch- oder Fachhochschule Ihre Aufgaben Theoretische Arbeiten im Bereich Akustik und Schwingungstechnik (e-Maschine, Fahrzeug, Komponenten), Signalverarbeitung & Machine Learning Entwicklung kreativer Lösungen für unterschiedliche technische Probleme Engagement in der Entwicklung oder Weiterentwicklung von Software- und Machine Learning-Tools (Python) Unterstützung bei der Durchführung und Auswertung von akustischen Messungen / Simulationen Unser Angebot Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Python, PyTorch, TensorFlow) Datenanalyse und -aufbereitung Werkstofftechnik oder Beschichtungstechnik Du zeigst: Flexibilität und arbeitest zuverlässig und eigenständig nach Anweisungen Interesse an der Entwicklung von KI-basierten Analysemethoden und deren Integration in Softwarelösungen Pflichtbewusstsein, insbesondere bei der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten Grundkenntnisse im Bereich Werkstoffe und/oder Produktionstechnik sind von Vorteil Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Die folgenden Aufgaben bilden den Schwerpunkt deiner Tätigkeit: Einarbeitung in die automatisierte Analyse von Schliffbildern thermischer Spritzschichten Vorbereitung, Aufbereitung und Annotation von Bilddaten für das Training von Deep-Learning-Modellen Unterstützung bei der Implementierung, Training und Bewertung verschiedener Segmentierungsmodelle (z.
Python, PyTorch, TensorFlow) Datenanalyse und -aufbereitung Werkstofftechnik oder Beschichtungstechnik Du zeigst: Flexibilität und arbeitest zuverlässig und eigenständig nach Anweisungen Interesse an der Entwicklung von KI-basierten Analysemethoden und deren Integration in Softwarelösungen Pflichtbewusstsein, insbesondere bei der Durchführung wissenschaftlicher Arbeiten Grundkenntnisse im Bereich Werkstoffe und/oder Produktionstechnik sind von Vorteil Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Ihre Aufgaben Die folgenden Aufgaben bilden den Schwerpunkt deiner Tätigkeit: Einarbeitung in die automatisierte Analyse von Schliffbildern thermischer Spritzschichten Vorbereitung, Aufbereitung und Annotation von Bilddaten für das Training von Deep-Learning-Modellen Unterstützung bei der Implementierung, Training und Bewertung verschiedener Segmentierungsmodelle (z.
* Soft Skills: Leidenschaft für die Lösung medizinischer Herausforderungen und die Fähigkeit zur Arbeit in multidisziplinären Teams (Ingenieure, Kliniker). Ihre Aufgaben Sie sind verantwortlich für die Erforschung und Entwicklung von KI-Methoden der nächsten Generation für das Verständnis medizinischer 3D-Bilddaten.
Wir entwickeln eine vollautomatisierte Prozesskette für die chirurgische Planung, mit spezifischem Fokus auf Dysgnathie- und Extremitätenchirurgie. 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 Team des Lehrstuhls DAP (Digital Additive Production) an der RWTH Aachen erforscht zusammen mit industriellen und wissenschaftlichen Partnern die grundlegenden Zusammenhänge der digitalen & additiven Fertigung und transferiert die Erkenntnisse in industrielle Anwendungen. Wir arbeiten an Themen vom Bauteildesign über den Prozess bis hin zur Produktion und den Einsatzeigenschaften additiv gefertigter Bauteile. Daneben stehen begleitende Prozesse wie Auslegung, Qualitätsmanagement sowie die Abbildung der gesamten digitalen Prozesskette im Fokus der Entwicklung.
Maschinelles Lernen auf Graphen ist ein relativ neues Feld im Bereich des maschinellen Lernens, welches die Struktur der Daten in den Vordergrund stellt und Machine-Learning-Methoden entwickelt, die automatisch Voraussagen über Eigenschaften von Graphen treffen. Die Arbeit in unserem Lab ist davon geprägt, praktische Methoden stets auf Hinsicht ihrer theoretischen Eigenschaften zu untersuchen. Wir freuen uns mit interessierten und engagierten Studierenden an diesen Problemen zu arbeiten.
Das Team des Lehrstuhls DAP (Digital Additive Production) an der RWTH Aachen erforscht zusammen mit industriellen und wissenschaftlichen Partnern die grundlegenden Zusammenhänge der digitalen & additiven Fertigung und transferiert die Erkenntnisse in industrielle Anwendungen. Wir arbeiten an Themen vom Bauteildesign über den Prozess bis hin zur Produktion und den Einsatzeigenschaften additiv gefertigter Bauteile. Daneben stehen begleitende Prozesse wie Auslegung, Qualitätsmanagement sowie die Abbildung der gesamten digitalen Prozesskette im Fokus der Entwicklung.
Maschinelles Lernen auf Graphen ist ein relativ neues Feld im Bereich des maschinellen Lernens, welches die Struktur der Daten in den Vordergrund stellt und Machine-Learning-Methoden entwickelt, die automatisch Voraussagen über Eigenschaften von Graphen treffen. Die Arbeit in unserem Lab ist davon geprägt, praktische Methoden stets auf Hinsicht ihrer theoretischen Eigenschaften zu untersuchen. Wir freuen uns mit interessierten und engagierten Studierenden an diesen Problemen zu arbeiten.
Du verfügst über gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse. Ihre Aufgaben Du arbeitest im Forschungsprojekt ASTEDIF mit und unterstützt uns bei der Entwicklung KI-basierter Wahrnehmungssysteme. Deine Aufgaben umfassen insbesondere: Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen auf Basis von zumindest Kameradaten.
Du verfügst über gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse. Ihre Aufgaben Du arbeitest im Forschungsprojekt ASTEDIF mit und unterstützt uns bei der Entwicklung KI-basierter Wahrnehmungssysteme. Deine Aufgaben umfassen insbesondere: Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Methoden zur Erkennung menschlicher Handlungen auf Basis von zumindest Kameradaten.
Maschinelles Lernen auf Graphen ist ein relativ neues Feld im Bereich des maschinellen Lernens, welches die Struktur der Daten in den Vordergrund stellt und Machine-Learning-Methoden entwickelt, die automatisch Voraussagen über Eigenschaften von Graphen treffen. Die Arbeit in unserem Lab ist davon geprägt, praktische Methoden stets auf Hinsicht ihrer theoretischen Eigenschaften zu untersuchen. Wir freuen uns mit interessierten und engagierten Studierenden an diesen Problemen zu arbeiten.
Maschinelles Lernen auf Graphen ist ein relativ neues Feld im Bereich des maschinellen Lernens, welches die Struktur der Daten in den Vordergrund stellt und Machine-Learning-Methoden entwickelt, die automatisch Voraussagen über Eigenschaften von Graphen treffen. Die Arbeit in unserem Lab ist davon geprägt, praktische Methoden stets auf Hinsicht ihrer theoretischen Eigenschaften zu untersuchen. Wir freuen uns mit interessierten und engagierten Studierenden an diesen Problemen zu arbeiten.
IHRE BENEFITS Hier findest Du ein Umfeld, in dem Du nicht nur gestalten kannst, sondern auch persönlich und fachlich wächst. Du arbeitest an der Schnittstelle von Technologie und Innovation – mit der Aufgabe, Künstliche Intelligenz in reale Produkte und Prozesse zu bringen.
Sie sind offen für KI- und datengetriebene Methoden zur Werkstoff- und Prozessoptimierung (z. B. Machine Learning, digitale Modelle). Sie arbeiten selbstständig, strukturiert und zielorientiert und verfügen über ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamfähigkeit. Sie besitzen sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Sie sind offen für KI- und datengetriebene Methoden zur Werkstoff- und Prozessoptimierung (z. B. Machine Learning, digitale Modelle). Sie arbeiten selbstständig, strukturiert und zielorientiert und verfügen über ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamfähigkeit. Sie besitzen sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Ihr Profil Abgeschlossenes technisch-naturwissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar): Maschinenbau, CES, Elektrotechnik, Physik, Informatik Kenntnisse im Bereich Informations- und Kommunikationssysteme Programmier- oder Simulationskenntnisse Grundkenntnisse im Maschinenbau, Konstruktion sowie Fluidtechnik wünschenswert Strukturiertes Arbeiten, Kreativität und Interesse an der Einarbeitung in neue Themen Ihre Aufgaben Die Gruppe Mobile Arbeitsmaschinen entwickelt zukunftsfähige Maschinen- und Assistenzsysteme zur Bewältigung globaler Herausforderungen wie demografischem Wandel und steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen.
Ihr Profil Abgeschlossenes technisch-naturwissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergleichbar): Maschinenbau, CES, Elektrotechnik, Physik, Informatik Kenntnisse im Bereich Informations- und Kommunikationssysteme Programmier- oder Simulationskenntnisse Grundkenntnisse im Maschinenbau, Konstruktion sowie Fluidtechnik wünschenswert Strukturiertes Arbeiten, Kreativität und Interesse an der Einarbeitung in neue Themen Ihre Aufgaben Die Gruppe Mobile Arbeitsmaschinen entwickelt zukunftsfähige Maschinen- und Assistenzsysteme zur Bewältigung globaler Herausforderungen wie demografischem Wandel und steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen.
Sie evaluieren den Erfolg der Lehre in der Studieneingangsphase und verfolgen die Entwicklung der Inhalte und didaktischen Konzepte der Schulfächer Mathematik, Physik und Informatik. Sie arbeiten eng mit anderen Akteur/innen im Bereich von Lehrinnovationen in der Fachgruppe Physik zusammen und geben Ihre Erfahrungen an Lehrende der gesamten Fachgruppe weiter.
Sie evaluieren den Erfolg der Lehre in der Studieneingangsphase und verfolgen die Entwicklung der Inhalte und didaktischen Konzepte der Schulfächer Mathematik, Physik und Informatik. Sie arbeiten eng mit anderen Akteur/innen im Bereich von Lehrinnovationen in der Fachgruppe Physik zusammen und geben Ihre Erfahrungen an Lehrende der gesamten Fachgruppe weiter.
Im Teilprojekt „ManuSafeNextGen – Multiscale model-based manufacturing of safety-critical engine components“ arbeiten Sie an der digitalen, modellbasierten Beschreibung, Überwachung und Bewertung von Zerspanprozessen zur Herstellung sicherheitskritischer Triebwerksbauteile der nächsten Generation.
Im Teilprojekt „ManuSafeNextGen – Multiscale model-based manufacturing of safety-critical engine components“ arbeiten Sie an der digitalen, modellbasierten Beschreibung, Überwachung und Bewertung von Zerspanprozessen zur Herstellung sicherheitskritischer Triebwerksbauteile der nächsten Generation.