Dazu zählen die Unterstützung bei der Weiterentwicklung von FEM-Simulationen sowie experimentelle Arbeiten an Werkzeugmaschinen. Die praktische Arbeit umfasst unter anderem das Rüsten und Betreuen von Versuchen, Messaufgaben und den direkten Umgang mit Werkzeugen und Maschinen.
Ein abwechslungsreicher Arbeitsalltag, ein kollegiales Umfeld und die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen, machen unsere Arbeit ebenso reizvoll wie sinnstiftend. Flexible Arbeitszeiten, Home-Office-Option (max. 40% der wöchentlichen Arbeitszeit) und ein ergonomischer Arbeitsplatz sowie vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten runden das Angebot ab.
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.
Zusätzlich wird ein Regler nach einer erfolgten Systemidentifikation ausgelegt und implementiert. Die Arbeiten erfolgen in enger Abstimmung zwischen den beteiligten Fachgebieten und ermöglichen einen interdisziplinären Einblick in Konstruktion, Maschinendynamik und Robotik.
COBRA, CellNetAnalyzer, ReFramed) Grundlegende biologische Kenntnisse des mikrobiellen Stoffwechsels Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie Präsentationsfähigkeiten Ausgezeichnete zwischenmenschliche und organisatorische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team effizient zu arbeiten Eine kreative, offene und belastbare Persönlichkeit Ihre Aufgaben Diese Stelle ist eine spannende Gelegenheit, an einem wegweisenden Thema zu arbeiten und modernste Technologien für unsere Vision einer nachhaltigen Bioökonomie einzusetzen.
COBRA, CellNetAnalyzer, ReFramed) Grundlegende biologische Kenntnisse des mikrobiellen Stoffwechsels Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie Präsentationsfähigkeiten Ausgezeichnete zwischenmenschliche und organisatorische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team effizient zu arbeiten Eine kreative, offene und belastbare Persönlichkeit Ihre Aufgaben Diese Stelle ist eine spannende Gelegenheit, an einem wegweisenden Thema zu arbeiten und modernste Technologien für unsere Vision einer nachhaltigen Bioökonomie einzusetzen.
Ein abwechslungsreicher Arbeitsalltag, ein kollegiales Umfeld und die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen, machen unsere Arbeit ebenso reizvoll wie sinnstiftend. Flexible Arbeitszeiten, Home-Office-Option (max. 40% der wöchentlichen Arbeitszeit) und ein ergonomischer Arbeitsplatz sowie vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten runden das Angebot ab.
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.
Zusätzlich wird ein Regler nach einer erfolgten Systemidentifikation ausgelegt und implementiert. Die Arbeiten erfolgen in enger Abstimmung zwischen den beteiligten Fachgebieten und ermöglichen einen interdisziplinären Einblick in Konstruktion, Maschinendynamik und Robotik.
Ihr Profil Die/Der erfolgreiche Bewerber/in verfügt über einen Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Bioinformatik, Biotechnologie, Verfahrenstechnik, Maschinenbau oder vergleichbaren Studiengängen Zum Zeitpunkt der Einstellung dürfen die Bewerbenden in den letzten 3 Jahren nicht mehr als 12 Monate in Deutschland gewohnt oder ihre hauptsächliche Tätigkeit (Arbeit, Studium etc.) ausgeübt haben Gute Programmierkenntnisse Grundlegende biologische Kenntnisse über mikrobiellen Stoffwechsel und Fermentationsprozesse Erste Erfahrung in der Modellierung und Simulation von Fluiddynamiken, vorzugsweise in Bioreaktorumgebungen Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie Präsentationsfähigkeiten Ausgezeichnete zwischenmenschliche und organisatorische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team effizient zu arbeiten Eine kreative, offene und belastbare Persönlichkeit Ihre Aufgaben Diese Stelle ist eine spannende Gelegenheit, an einem wegweisenden Thema zu arbeiten und modernste Technologien für unsere Vision einer nachhaltigen Bioökonomie einzusetzen.
Ihr Profil Die/Der erfolgreiche Bewerber/in verfügt über einen Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) in Bioinformatik, Biotechnologie, Verfahrenstechnik, Maschinenbau oder vergleichbaren Studiengängen Zum Zeitpunkt der Einstellung dürfen die Bewerbenden in den letzten 3 Jahren nicht mehr als 12 Monate in Deutschland gewohnt oder ihre hauptsächliche Tätigkeit (Arbeit, Studium etc.) ausgeübt haben Gute Programmierkenntnisse Grundlegende biologische Kenntnisse über mikrobiellen Stoffwechsel und Fermentationsprozesse Erste Erfahrung in der Modellierung und Simulation von Fluiddynamiken, vorzugsweise in Bioreaktorumgebungen Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie Präsentationsfähigkeiten Ausgezeichnete zwischenmenschliche und organisatorische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, sowohl selbstständig als auch im Team effizient zu arbeiten Eine kreative, offene und belastbare Persönlichkeit Ihre Aufgaben Diese Stelle ist eine spannende Gelegenheit, an einem wegweisenden Thema zu arbeiten und modernste Technologien für unsere Vision einer nachhaltigen Bioökonomie einzusetzen.
Der Arbeitsalltag am IOT umfasst die Arbeit im Team an technischen Fragestellungen. Einen sehr hohen Stellenwert haben für uns die praxisnahe Ausbildung und die anwendungsorientierte Spitzenforschung.
Ihre arbeitsbezogene Persönlichkeit zeichnet sich dadurch aus, dass Sie das bisherige Wissen und Ihre eigene Arbeit kritisch reflektieren und durch analytisches Vorgehen und kreative Ansätze neue Lösungen entwickeln können. Dabei können Sie sich sowohl eigenständig neues Wissen aneignen als auch gemeinsam im Team arbeiten und Ihre Ergebnisse auf einfache und verständliche Weise kommunizieren.
Ihre arbeitsbezogene Persönlichkeit zeichnet sich dadurch aus, dass Sie das bisherige Wissen und Ihre eigene Arbeit kritisch reflektieren und durch analytisches Vorgehen und kreative Ansätze neue Lösungen entwickeln können. Dabei können Sie sich sowohl eigenständig neues Wissen aneignen als auch gemeinsam im Team arbeiten und Ihre Ergebnisse auf einfache und verständliche Weise kommunizieren.
Der Arbeitsalltag am IOT umfasst die Arbeit im Team an technischen Fragestellungen. Einen sehr hohen Stellenwert haben für uns die praxisnahe Ausbildung und die anwendungsorientierte Spitzenforschung.