Studentische Hilfskraft (w/m/d)

Anbieter

Lehrstuhl für Produktionssystematik

Unser Profil

Die Abteilung Innovationsmanagement am WZL unterstützt produzierende Unternehmen im Bereich des Innovationsmanagements durch Beratung, Forschung und Weiterbildungsangebote. Um bei der Generierung neuer Innovationen zu unterstützen, begleitet die Abteilung Innovationsmanagement den gesamten Prozess der Entwicklung einer Idee bis zur Marktreife und betrachtet unter anderem die Aufnahme von Markt- und Kundenbedürfnissen, das Anforderungsmanagement, die Produktentwicklung, das Variantenmanagement und die prototypische Realisierung der Ideen.

Eines der Schwerpunktthemen ist die Erforschung und Entwicklung von Anwendungen Künstlicher Intelligenz u. a. für Predictive Quality oder Prozessoptimierungen in der Fügetechnik oder der Verarbeitung von schriftlich formulierten Anforderungen. Bei dieser Arbeit sind unsere studentischen Hilfskräfte ein wichtiger Teil unseres Teams. Daher freuen wir uns über eine langfristige Mitarbeit. Unser Umfeld bietet viele Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung unter anderem in Schulungen und Projektteams.

Ihr Profil

• Studium der Informatik, Mathematik, Data Science oder Ähnliches
• Hohes Engagement, Lernbereitschaft und Motivation
• Selbstständigkeit und Teamfähigkeit
• Programmier- und Software Engineering-Kenntnisse, vorzugsweise in Python
• Interesse, gute Vorkenntnisse und idealerweise erste Erfahrungen mit der Anwendung von Machine bzw. Deep Learning für Predictive Analytics
• Interesse an Innovationsmanagement und Produktionstechnik
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

Ihre Aufgaben

• Die Aufgaben in diesem Themenfeld sind äußerst vielfältig, da neben innovativen Forschungsprojekten herausfordernde Beratungsprojekte durchgeführt werden. Unser Ziel ist es, den studentischen Hilfskräften schnellstmöglich ein selbständiges und flexibles Arbeiten mit spannenden Aufgaben in interdisziplinären Teams zu ermöglichen. Deine Aufgaben umfassen vornehmlich die Unterstützung und selbstständige Bearbeitung verschiedener Fragestellungen im Rahmen von Projekten aus dem Themenkomplex des Software Engineering, Data Analytics und Machine Learning. Abhängig von Deinen Fähigkeiten und Deinen Schwerpunkten sind mögliche Aufgabenbereiche:
  • Umsetzung von Machine bzw. Deep Learning-Ansätzen aus den Bereichen Computer Vision und Signalverarbeitung für Predictive Analytics in Produktionsprozessen sowie Natural Language Processing und Graphdatenbanken im Anforderungsmanagement
  • Unterstützung bei der Datenaufbereitung und -analyse
  • Mitwirkung beim Deployment in unseren Reallaboren
  • Unterstützung beim Verfassen von wissenschaftlichen Artikeln und Vorträgen

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 12 Monate.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt 7 bis 19 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.