In unserer Gruppe »Data Science« der Abteilung »Analytics« entwickeln wir Verfahren im Bereich Zeitreihenanalyse, die existierende Herausforderungen innerhalb des Machine Learning Lifecycles in Anwendungen aus Logistik, Handel und Produktion adressieren. Dabei erforschen wir die theoretischen Grundlagen dieser Probleme, entwickeln effiziente algorithmische Lösungsverfahren und bringen sie bei namhaften Partnern aus der Industrie praktisch zum Einsatz. Einer unserer zentralen Anwendungsfälle ist die optimierte Bedarfsplanung im Großhandel mithilfe von Zeitreihenprognosen.
Du findest die Kombination aus Forschung und Praxis spannend? Dann schau dir gerne unser Angebot an!
Was Du bei uns tust
• Du unterstützt uns bei der Bearbeitung von Data-Analytics-Projekten (Datenaufbereitung, Modellgenerierung, Evaluation)
• Du unterstützt uns bei der Pflege unserer Code-Basis (Dokumentation, Testing, Weiterentwicklung)
Was du mitbringst
• Du studierst einen Studiengang mit datengetriebenem Bezug (z. B. Wirtschaftsmathematik, Mathematik, Statistik, Wirtschaftsinformatik, Informatik)
• Du hast Erfahrungen mit der Programmiersprache Python
• Du besitzt Grundkenntnisse in Machine Learning/Data Science
• Kenntnisse in Zeitreihenprognosen sind wünschenswert (statistische Methoden oder rekurrente neuronale Netze)
• Erfahrungen mit Git und objektorientierter Programmierung sind von Vorteil
Was du erwarten kannst
• Erfahrungen mit Softwareentwicklung im Team und Coding-Praxis
• Spannende Einblicke, wie methodische Forschung in der Industrie eingesetzt wird
• Flexible Arbeitszeiten
• Offene und kollegiale Arbeit im Team
• Abwechslungsreiche Aufgaben
• Vernetzung in und mit der Wissenschaft
• Anwendungsorientierte Forschung aktiv mitgestalten
• Interessante und innovative Projekte
Deine wöchentliche Arbeitszeit wird nach Absprache vereinbart. Du kannst sofort starten (als studentische Hilfskraft 10 bis 20 Wochenstunden oder für ein Praktikum mindestens drei Monate). Vor Prüfungen kannst Du Deine Stunden reduzieren und in den Semesterferien erhöhen. Die Arbeitstage kannst Du flexibel festlegen. Nach Deinem Studium besteht die Möglichkeit, in Voll- oder Teilzeit bei uns zu arbeiten.
Fragen zu dieser Position beantwortet dir gerne Julia Schemm (julia.schemm@iis.fraunhofer.de).
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.
Haben wir Dein Interesse geweckt?
Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (PDF: Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse). Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Kennziffer: 64900 Bewerbungsfrist: keine Standort: Nürnberg