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Wissenschaftlicher Mitarbeiterin – Maschinelles Lernen zur Modellierung von Prozessschritten
Die Gruppe »Operator basiertes Lernen« in Fürth beschäftigt sich damit, Wissen aus der Physik, Signalverarbeitung und Mathematik in Deep Learning Modelle einzubringen, die Generalisierbarkeit der erstellten Lösung zu erhöhen und die Abhängigkeit von Trainingsdaten zu verringern. Wir erarbeiten Lösungen für die Signalrekonstruktion im Kontext der industriellen Messtechnik und der zerstörungsfreien Materialprüfung.
Sie interessieren sich für maschinelles Lernen?
Dann schauen Sie sich unser Stellenangebot gerne an!
Was Sie bei uns tun
Wir suchen einen Wissenschaftlerin zur Entwicklung von neuartigen Möglichkeiten zur Abbildung und dem Anlernen von Prozessschritten mithilfe von maschinellem Lernen. Zu Ihren Aufgaben zählt unter anderem die Entwicklung von differenzierbaren Modellen zur Abbildung von Prozessschritten zur Stoffstromoptimierung im Kontext der Kreislaufschließung. Dazu gehören die Bewertung und die Ausarbeitung der Datengrundlage zur Umsetzung als Black-, Grey- oder White-Modelle.
Was Sie mitbringen
• Abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium der Informatik oder eines verwandten Studienfachs
• Expertise in C++, Cuda und Python
• Fachlicher Hintergrund im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Umgang mit Neuronalen Netzen
• Wünschenswert wäre Know-how im Bereich der Computer Vision oder Signalverarbeitung
• Kenntnisse in Pytorch / Tensorflow sind von Vorteil
Die Position ist auch für Berufsanfänger*innen mit entsprechenden Vorkenntnissen und Erfahrungen aus Praktika, Studien- oder Abschlussarbeiten geeignet.
Was Sie erwarten können
• Praxisbezogene Projekte mit Gestaltungsfreiraum motivieren unsere Mitarbeitenden, Innovationen voranzutreiben.
• Persönlicher Kontakt ist uns wichtig: Durch strukturiertes Onboarding erweitern Sie Ihr Netzwerk und kommen gut an unserem Institut an.
• Ihre Bedürfnisse nehmen wir ernst: Die bestmögliche Vereinbarkeit Ihres Berufs- und Privatlebens unterstützen wir durch zeitliche Flexibilität und
hybrides Arbeiten.
• Unsere Mitarbeitenden genießen unsere wertschätzende Kultur: Wir sind offen, hilfsbereit und pflegen einen vertrauensvollen Umgang miteinander.
• Ihre Ziele und Interessen liegen uns am Herzen: Wir unterstützen Sie regelmäßig durch fachliche und persönliche Seminare, Coachings sowie
Sprachkurse.
• Wir schaffen Raum für Begegnung: Sportliche Angebote vor Ort und remote, Events sowie Gemeinschaftsräume bringen unsere Mitarbeitenden
zusammen.
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.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden. Die Stelle ist zunächst auf zwei Jahre befristet. Eine Verlängerung ist möglich. Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen basieren auf dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD).
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir Ihr Interesse geweckt?
Dann bewerben Sie sich jetzt online unter https://jobs.fraunhofer.de/job/Fürth-Softwareentwicklerin-Maschinelles-Lernen-zur-Modellierung-von-Prozessschritten-90768/845445201/ mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (PDF: Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse).
Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Wichtiger Hinweis: Bitte vergessen Sie nicht, nach dem “Speichern” auf den “Bewerben”-Button zu klicken, sonst kommt Ihre Bewerbung nicht bei uns an.
Nina Wörlein
personalmarketing@iis.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Kennziffer: 54262 Standort: Fürth
Attachment:
EZRT_WissenschaftlicheR MitarbeiterIn_Maschinelles Lernen Modellierung Prozessschritte_54262.pdf: https://fsi.cs.fau.de/unb-attachments/post_168194/EZRT_WissenschaftlicheR MitarbeiterIn_Maschinelles Lernen Modellierung Prozessschritte_54262.pdf