Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) - Trustworthy AI in der Messtechnik

Anbieter

Lehrstuhl für Informations-, Qualitäts- und Sensorsysteme in der Produktion

Unser Profil

Die Forschung der Gruppe „Virtual Measurement“ am Lehrstuhl IQS Intelligence in Quality Sensing am WZL verfolgt das Ziel, vertrauensvolle Entscheidungen aus Prozessdaten abzuleiten, um mit sogenannten virtuellen Messungen Fertigungsprozesse zu optimieren. Neben fundierten Modellbildungsansätzen und Methoden der Messtechnik liegt der aktuelle Fokus der Gruppe in der Erforschung zuverlässiger und vertrauenswürdiger Machine-Learning-Algorithmen (Trustworthy AI) zur Ergänzung und Substituierung physikalischer Messprozesse. In Anwendungsdomänen wie der Elektromobilität oder der Medizintechnik wird dabei versucht, eine Brücke zwischen den traditionellen Paradigmen der Messtechnik und neusten Entwicklungen im Gebiet des maschinellen Lernens zu bauen.

Die Arbeit bei IQS erfolgt in einem interdisziplinären Team bestehend aus Ingenieur/innen, Naturwissenschaftler/innen und Psycholog/innen und ist eingebettet in ein großes Netzwerk bestehend aus renommierten Forschungsinstituten und produzierenden Unternehmen. Damit bieten wir ein Umfeld, das Kreativität, Innovation und Zusammenarbeit fördert und dir die Möglichkeit bietet, nicht nur fachliche Expertise aufzubauen, sondern auch als Persönlichkeit zu wachsen.

Was du erwarten kannst:

• Arbeit in einem dynamischen Team, das sich gegenseitig unterstützt, Erfolge feiert, zusammen auf Reisen geht und die gemeinsame Arbeitsumgebung gestaltet
• Gestaltungsraum zur eigenständigen Umsetzung innovativer Ideen mittels einzigartiger technischer Ausstattung (HPC, Machine-Learning-Pipeline, (Mobile) Robotik, 5G)
• International sichtbare wissenschaftliche Arbeit
• Gelegenheit zur Promotion an der RWTH Aachen, einer der renommiertesten und größten technischen Hochschule im Bereich der Produktionstechnik in Deutschland
• Auf dein Profil zugeschnittene Weiterbildungsmaßnahmen und Aufbau eines beruflichen Netzwerks

Ihr Profil

Du begeisterst dich für neue Technologien und hast Freude an kreativer, interdisziplinärer Arbeit in einem dynamischen Team. Zudem zeichnest Du dich durch eine selbständige, strukturierte, qualitäts- und ergebnisorientierte Arbeitsweise aus. Du bist neugierig und bereit, Dich in mehrere, anwendungsrelevante Themenfelder einzuarbeiten und sie gewinnbringend zu kombinieren. Wenn du außerdem durch deine anwendungsorientierte Forschung einen Beitrag zu einer wettbewerbsfähigen und nachhaltigeren Produktionstechnik leisten möchtest, freuen wir uns über deine Bewerbung.

Voraussetzung für deinen Einstieg ist ein sehr gut abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder vergleichbar) im ingenieur- oder naturwissenschaftlichen Bereich. Folgende Aspekte runden dein Profil ab:

• Interesse an „Virtual Measurement“ und der Optimierung von Fertigungsprozessen basierend auf Prozessdaten, Messdaten und Machine Learning
• Interesse an dem Themengebiet der (Mess-)Unsicherheitsbestimmung beim Einsatz von Machine-Learning-Verfahren in der Messtechnik
• Idealerweise Vorkenntnisse in den Bereichen Messtechnik und Statistik
• Spaß an der technischen Umsetzung von Forschungsergebnissen an industrienahen Demonstratoren im Laborbereich
• Professionelle, souveräne Kommunikation in Wort und Schrift in deutscher und englischer Sprache
• Gründliche Arbeitsweise, Zuverlässigkeit und Ausdauer

Du möchtest dich mit einer Promotion auf den nächsten Karriereschritt vorbereiten? Wenn du die formalen Voraussetzungen erfüllst und einige der gelisteten Kompetenzen aufweist oder Interesse daran hast, dir diese anzueignen, freuen wir uns über deine Bewerbung (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse per Mail an die aufgeführten Ansprechpersonen). Der Bewerbungsprozess besteht aus einem ersten Videointerview und einem weiteren ausführlicherem Vor-Ort-Termin.

Ihre Aufgaben

Dein Arbeitsalltag besteht aus einem vielfältigen und abwechslungsreichen Aufgabenportfolio. Zu den Tätigkeiten als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in gehören:

• Bearbeitung und Leitung von nationalen und internationalen öffentlich geförderten Projekten im Bereich Virtual Measurement
• Mitarbeit in Forschungs- und Entwicklungsprojekten mit Industriebeteiligung sowie Normungsarbeit
• Integration von Forschungsergebnissen in unserem industrienahen Laborbereich (z.B. in eine Werkzeugmaschine)
• Betreuung von studentischen Abschlussarbeiten und Führung eines Teams aus studentischen Hilfskräften
• Betreuung und Durchführung von Lehrveranstaltungen im Bereich Sensing & Robotics
• Repräsentation des Teams und Vorstellung der Forschungsergebnisse in Veröffentlichungen, auf Kongressen und Fachtagungen

Zwei Projektbeispiele aus der Gruppe Virtual Measurement:

AI++SmartML (EU-Projekt)

Ziel des Projekts ist die modellbasierte Optimierung multidimensionaler Messprozesse zur Verringerung des Aufwands in der Datenaufnahme und gleichzeitiger valider Abschätzung der Unsicherheit. Die Modellbildung erfolgt über die ML-gestützte Lösung der zugrundeliegenden inversen Probleme. Methoden aus dem Bereich Virtual Measurement finden hier Anwendung bei der Modellbildung selbst und der Bewertung der Unsicherheit von Modell und Messprozess. Das zu entwickelnde Verfahren wird auf verschiedene Messprozesse (z.B. Laserspektroskopie, CT-Aufnahmen) der Forschung und Industrie (u.a. für Halbleiterfertigung) angewandt. Das europäische Projekt wird gemeinsam mit nationalen Metrologie-Instituten verschiedener Nationen, weiterer Universitäten und einiger Unternehmen bearbeitet.

Patronus (Medizintechnik)

Ziel des Projekts ist es, einen Versuchsstand für das Training von Operationen zur Behebung von Aortenaneurysmen zu entwickeln, welcher mit geringen Kosten umsetzbar ist, die Strahlenbelastung für den Chirurgen und Patienten reduziert, und das Risiko bei der OP selbst verringert. Anstelle herkömmlicher Röntgenbilder und der Untersuchung direkt am Patienten sollen 3D-gedruckte Phantome und AI-generierte Pseudo-Fluoreszierende Bilder für das Training genutzt werden. Das Projekt wird gemeinsam mit der Uniklinik Köln und der TU Darmstadt bearbeitet. Die Gruppe Virtual Measurement unterstützt insbesondere bei der ML-gestützten Modellbildung und bei der Risikoabschätzung bei Verwendung des Versuchsstands beim Training im Vergleich zum herkömmlichen Vorgehen.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine Verlängerung auf 5 Jahre ist vorgesehen und erwünscht.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle. Auf Wunsch kann eine Teilzeitbeschäftigung ermöglicht werden.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

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.