Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning für die optische Qualitätskontrolle in der variantenreichen Fertigung

Der Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik sucht einen

Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning für die optische Qualitätskontrolle in der variantenreichen Fertigung

Das Aufgabengebiet umfasst u. a.

Der Lehrstuhl FAPS ist die anerkannte Lehr- und Forschungseinrichtung für Automatisierungstechnik und mechatronische Systeme. In den Bereichen Digitalisierung und Robotik entwickeln wir neue Forschungsideen und innovative Gesamtlösungen für unsere Industriepartner. Ziel unserer Arbeit ist es, Wertschöpfung und Arbeitsplätze am Standort Deutschland zu sichern und auszubauen.

Im Rahmen eines Forschungsprojektes suchen wir zur Unterstützung einen motivierten, IT-affinen wissenschaftlichen Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning für die optische Qualitätskontrolle in der variantenreichen Fertigung innerhalb des Forschungsbereichs Bordnetze. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines optischen Prüfsystems für Crimpkontakte der automobilen Signal-und Leistungsvernetzung. Gemeinsam mit dem Industriepartner gilt es, verschiedene Forschungsfragen zu maschinellen Lernverfahren unter Berücksichtigung der hohen Varianz und Fehlermöglichkeiten für den industriellen Einsatz zu beantworten.
Zu Ihren Aufgaben gehören:

• - Eigenständige Bearbeitung von Forschungs- und Industrieprojekten im Bereich Machine Learning für die optische Qualitätskontrolle in der variantenreichen Fertigung
• - Konzeptionierung neuer Ansätze zur KI-basierten Qualitätssicherung von Crimpverbindungen bei Vollautomaten
• - Entwicklung eines lernfähigen Systems zur vorrausschauenden Trendanalyse der Crimpqualität
• - Prototypische Umsetzung im Team anhand eines Fertigungsdemonstrators (Hardware und Prozessfluss werden vor Ort aufgebaut)
• - Beratung von Industriepartnern in direkten Kooperationen
• - Mitarbeit bei der Erstellung von Forschungsanträgen
• - Betreuung von Lehrveranstaltungen und von Studierenden bei der Erstellung von Studienarbeiten

Notwendige Qualifikation

• Überdurchschnittlich abgeschlossenes Studium der Fachrichtungen Maschinenbau, Informatik und Mathematik sowie vergleichbare Fachrichtungen
• Affinität für die Themen Digitalisierung und Machine Learning
• Bereitschaft zur Einarbeitung in die Themen Machine Learning, Internet of Things und Datendurchgängigkeit
• Motiviertes und eigenverantwortliches Handeln
• Fähigkeit, die zuvor erarbeiteten Ergebnisse zielorientiert aufzubereiten und zu präsentieren
• Teamfähigkeit und offene Kommunikation
• Identifikation mit der Vision des Lehrstuhls und den eigenen Forschungsthemen

Bemerkungen

Was Sie erwarten können

• Zukunftsorientierte Aufgabenstellungen mit engem Industriekontakt
• Persönliche Weiterentwicklung Ihrer Soft Skills und Hard Skills, die durch umfangreiche Qualifizierungsmaßnahmen gefördert werden
• Freiraum eigenverantwortlich Themen selbst zu gestalten und voranzutreiben
• Mischung aus Forschung, Lehre und Consulting-Tätigkeiten
• Enge Zusammenarbeit in einem motivierten und zukunftsorientierten Team
• Hervorragend ausgestattete Arbeits- und Laborplätze
• Flexible Arbeitszeitgestaltung

Bewerbungsschluss
15.08.2022

Detailinformationen

Stellenbezeichnung
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) im Bereich Machine Learning für die optische Qualitätskontrolle in der variantenreichen Fertigung
Besetzung zum
baldmöglichst

Entgelt
TV-L E13 (je nach Qualifikation und persönlichen Voraussetzungen)
Teilzeit / Vollzeit
Vollzeit
Befristung
zunächst für ein Jahr
Reason for limitation
befristetes Forschungsvorhaben

Kontaktperson für weitere Informationen
Dipl.-Ing. Robert Süß-Wolf
Telefon: +49 911 5302-99095
E-Mail: robert.suess-wolf@faps.fau.de
Link: http://www.faps.fau.de
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)
Fürther Str. 246b
90429 Nürnberg Bayern
Übersicht

Für alle Stellenausschreibungen gilt: Die Friedrich-Alexander-Universität fördert die berufliche Gleichstellung der Frauen. Frauen werden deshalb ausdrücklich aufgefordert, sich zu bewerben.

Schwerbehinderte im Sinne des Schwerbehindertengesetzes werden bei gleicher fachlicher Qualifikation und persönlicher Eignung bevorzugt berücksichtigt, wenn die ausgeschriebene Stelle sich für Schwerbehinderte eignet. Details dazu finden Sie in der jeweiligen Ausschreibung unter dem Punkt "Bemerkungen".

Bei Wunsch der Bewerberin, des Bewerbers, kann die Gleichstellungsbeauftragte zum Bewerbungsgespräch hinzugezogen werden, ohne dass der Bewerberin, dem Bewerber dadurch Nachteile entstehen.

Ausgeschriebene Stellen sind grundsätzlich teilzeitfähig, es sei denn, im Ausschreibungstext erfolgt ein anderweitiger Hinweis.