RWTH Aachen
Studentische Hilfskraft (w/m/d) – Entwicklung neuartiger Werkzeugbeschichtungen, Machine Learning, Werkstoffprüfung
Publiziert am: 04.11.24 | Aachen | Vollzeit
zur original AnzeigeAnbieter
Lehrstuhl und Institut für Oberflächentechnik im Maschinenbau
Unser Profil
Die physikalische Gasphasenabscheidung (eng. Physical Vapour Deposition, PVD) ist eine Schlüsseltechnologie zur Herstellung funktionaler Oberflächen für den Verschleiß- und Korrosionsschutz. Am IOT werden sowohl anwendungsnahe als auch grundlagenbasierte Forschungsprojekte in diesem Themengebiet durchgeführt. Die F&E-Gruppe PVD-Technologie (Werkzeuge) beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung von PVD-Dünnschichten für vielfältige Anwendungen von der Ur- und Umformung bis zur Zerspanung. Hierbei steht die Verbesserung und Prozessanalyse sowie die datenbasierte Entwicklung leistungsstarker PVD-Schichten im Fokus. Darüber hinaus ist der Einsatz von maschinellem Lernen in Kombination mit Werkstoffanalyse und -prüfung zur Charakterisierung und Analyse des Einsatzverhaltens von beschichteten Werkzeugen von großem Interesse.
Ihr Profil
Du studierst an einer Hoch- oder Fachhochschule und hast Interesse oder idealerweise bereits Vorkenntnisse in einem der folgenden Bereiche:
- Maschinenbau
- Werkstofftechnik
- Oberflächentechnik
- Programmierung
- Machine Learning
Du zeigst:
- Ein hohes Maß an Selbstständigkeit und Motivation
- Eine sorgfältige Arbeitsweise
- Interesse an der Oberflächentechnik
- Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch
Ihre Aufgaben
Für die Unterstützung der Forschungsvorhaben suchen wir ab sofort eine studentische Hilfskraft. Du solltest eine hohe Motivation und Interesse an einer längerfristigen Beschäftigung am IOT mitbringen. Die folgenden Aufgaben werden den Schwerpunkt Deiner Beschäftigung darstellen:
- Unterstützung bei der Durchführung von Beschichtungsprozessen an industriellen Anlagen sowie anwendungsnahen Systemtests und experimentellen Untersuchungen
- Dokumentation der Ergebnisse
- Einbindung in laufende Forschungsprojekte mit Industriepartnern
- Mitwirkung bei der Entwicklung von Konzepten zum Einsatz von maschinellem Lernen im Bereich der Oberflächentechnik
Zusätzlich bieten wir die Möglichkeit, Deine Projekt- oder Bachelorarbeit bei uns durchzuführen
Unser Angebot
Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 12 Monate.
Eine Weiterbeschäftigung von mindestens 1 Jahr ist vorgesehen.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 12 Stunden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 13,25 € pro Stunde.
Über uns
Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.
Nummer: | V000008652 |
Frist: | 22.12.2024 |
Postalisch: | RWTH Aachen University Lehrstuhl und Institut für Oberflächentechnik im Maschinenbau Muhammad Tayyab Kackertstrasse 15 52072 Aachen |
E-Mail: | E-Mail schreiben Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können. |
Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.
Anbieter
Lehrstuhl und Institut für Oberflächentechnik im Maschinenbau
Unser Profil
Die physikalische Gasphasenabscheidung (eng. Physical Vapour Deposition, PVD) ist eine Schlüsseltechnologie zur Herstellung funktionaler Oberflächen für den Verschleiß- und Korrosionsschutz. Am IOT werden sowohl anwendungsnahe als auch grundlagenbasierte Forschungsprojekte in diesem Themengebiet durchgeführt. Die F&E-Gruppe PVD-Technologie (Werkzeuge) beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung von PVD-Dünnschichten für vielfältige Anwendungen von der Ur- und Umformung bis zur Zerspanung. Hierbei steht die Verbesserung und Prozessanalyse sowie die datenbasierte Entwicklung leistungsstarker PVD-Schichten im Fokus. Darüber hinaus ist der Einsatz von maschinellem Lernen in Kombination mit Werkstoffanalyse und -prüfung zur Charakterisierung und Analyse des Einsatzverhaltens von beschichteten Werkzeugen von großem Interesse.
Templergraben 55
52056 Aachen