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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und integriere ML-Ansätze zur Überwachung von Schraubprozessen.
- Arbeitgeber: Fraunhofer-Gesellschaft ist eine führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Deutschland.
- Mitarbeitervorteile: Vielseitige Aufgaben, gute Betreuung und ein engagiertes Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit innovativen Technologien und trage aktiv zu Forschungsprojekten bei.
- Gewünschte Qualifikationen: Gültige Immatrikulation, Kenntnisse in Programmierung und ML-Tools wie TensorFlow oder PyTorch erforderlich.
- Andere Informationen: Die Arbeit kann als Studien-, Bachelor- oder Masterarbeit durchgeführt werden.
Wählen Sie aus, wie oft (in Tagen) Sie eine Benachrichtigung erhalten möchten:
Studien-/Abschlussarbeit – Entwicklung und Einbettung eines ML-Ansatzes zur Überw. des Schraubproz.
Die Fraunhofer-Gesellschaft ( betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32.000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.
Ausschreibung für die Fachrichtungen: Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Maschinenbau, Softwaredesign, Softwareengineering oder vergleichbare.
Die gängigste Verbindungstechnik in der Fertigung ist die Schraubverbindung. Bei der Montage und Demontage von Schraubverbindungen können Fehler auftreten. Diese Fehler können anhand des Drehmoment-Drehwinkel-Verlaufes identifiziert werden. Diese Verläufe können sowohl aus dem realen Schraubprozess stammen als auch synthetischen Quellen. Ziel der Arbeit ist es, verschiedene ML-Algorithmen miteinander zu vergleichen und anschließend in einer Produktionsumgebung einzubetten.
Hinweis: Die Arbeit kann als Studienarbeit, Bachelorarbeit oder Masterarbeit durchgeführt werden. Der Umfang der Aufgaben wird entsprechend dem angestrebten Abschluss angepasst.
Was Sie bei uns tun
- Überblick schaffen zum Stand der Technik & Forschung
- Konzeption und Planung
- Implementierung und Vergleich
- Integration
- Zusammenfassen und Dokumentieren
Was Sie mitbringen
- Gültige Immatrikulation an einer Universität oder Hochschule
- Grundlagen und Erfahrungen im Umgang mit Zeitreihendaten
- Fundierte Kenntnisse in der Programmierung unter anderem in der Nutzung von ML-Packages wie TensorFlow oder PyTorch
- Erste Erfahrungen im Bereich der Signalverarbeitung und Erstellung von synthetischen Daten
- Freude an kreativer, strukturierter und selbständiger Arbeit
- Bereitschaft, sich in neue Themenfelder einzuarbeiten
- Teamgeist und Kommunikationsfähigkeit
Was Sie erwarten können
- Vielseitige Aufgaben in der angewandten Forschung
- Aktive Mitarbeit bei Forschungsprojekten
- Gute Betreuung durch die wissenschaftlichen Mitarbeitenden
- Freundliches und engagiertes Team
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. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
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 mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
#J-18808-Ljbffr
Studien-/Abschlussarbeit - Entwicklung und Einbettung eines ML-Ansatzes zur Überw. des Schraubproz. Arbeitgeber: Fraunhofer IPA
Kontaktperson:
Fraunhofer IPA HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Studien-/Abschlussarbeit - Entwicklung und Einbettung eines ML-Ansatzes zur Überw. des Schraubproz.
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen oder Professoren, die bereits Erfahrungen im Bereich Maschinenbau oder Automatisierungstechnik haben. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu den Verantwortlichen bei Fraunhofer herstellen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte am Fraunhofer-Institut. Wenn du in deinem Gespräch oder Interview spezifische Projekte erwähnen kannst, die dich interessieren, zeigst du dein Engagement und deine Vorbereitung.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, insbesondere zu ML-Algorithmen und deren Anwendung in der Signalverarbeitung. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Ansätze zur Lösung von Problemen im Schraubprozess entwickeln kannst.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Begeisterung für kreative und selbständige Arbeit. Bereite Beispiele vor, in denen du innovative Lösungen gefunden hast oder an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeit zur Problemlösung unter Beweis stellen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Studien-/Abschlussarbeit - Entwicklung und Einbettung eines ML-Ansatzes zur Überw. des Schraubproz.
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die für die Stelle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen hervorhebt. Betone deine Kenntnisse in Programmierung und ML-Packages wie TensorFlow oder PyTorch.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Studien-/Abschlussarbeit interessiert bist und wie deine bisherigen Erfahrungen dich darauf vorbereiten.
Dokumentation der Unterlagen: Stelle sicher, dass alle erforderlichen Dokumente, wie Immatrikulationsbescheinigung, Lebenslauf und Motivationsschreiben, vollständig und gut strukturiert sind, bevor du sie einreichst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fraunhofer IPA vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von ML-Algorithmen
Da die Stelle einen Fokus auf maschinelles Lernen hat, solltest du die grundlegenden Konzepte und gängigen Algorithmen gut verstehen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du verschiedene ML-Ansätze vergleichen würdest.
✨Bereite Beispiele aus der Signalverarbeitung vor
Da Erfahrungen in der Signalverarbeitung gefordert sind, bringe konkrete Beispiele oder Projekte mit, die du durchgeführt hast. Dies zeigt dein praktisches Wissen und deine Fähigkeit, theoretische Konzepte anzuwenden.
✨Zeige Teamgeist und Kommunikationsfähigkeit
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf Teamarbeit. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu nennen, wo du erfolgreich im Team gearbeitet hast und wie du zur Kommunikation innerhalb des Teams beigetragen hast.
✨Frage nach den Projekten und Herausforderungen
Zeige dein Interesse an der Arbeit, indem du Fragen zu aktuellen Forschungsprojekten und Herausforderungen stellst. Dies zeigt, dass du proaktiv bist und dich für die Themen der Organisation interessierst.
