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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Untersuche KI-gestützte Methoden zur automatisierten Datenerfassung für ökologische Bewertungen.
- Arbeitgeber: Fraunhofer IPA, führend in angewandter Forschung und Innovation.
- Mitarbeitervorteile: Intensive Betreuung, interessante Aufgaben und Raum für eigene Ideen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der ökologischen Bilanzierung mit KI-Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Umweltwissenschaften, Data Science oder verwandten Bereichen; Programmierkenntnisse von Vorteil.
- Andere Informationen: Vielfältige und anpassbare Aufgaben in einem dynamischen Team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 1300 - 1600 € pro Monat.
Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Betriebswirtschaft, Data Science, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Umweltwissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbare. Für automatisierte Life Cycle Assessments (LCA) werden große Mengen konsistenter und vollständiger Daten benötigt. In der Praxis sind diese Daten jedoch oft über verschiedene IT‑Systeme verteilt, unvollständig, inkonsistent oder nur mit hohem manuellem Aufwand nutzbar. Dies erschwert eine durchgängig digitale und automatisierte ökologische Bewertung von Produkten und Prozessen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier neue Möglichkeiten: Zum einen können relevante Informationen automatisiert aus unterschiedlichen Datenquellen extrahiert werden (Data Extraction), zum anderen lassen sich fehlende oder unsichere Werte durch geeignete Imputationsverfahren systematisch ergänzen (Data Imputation). Beides ist ein zentraler Baustein für skalierbare, automatisierte LCAs. Ziel dieser studentischen Arbeit ist es, KI‑basierte Ansätze für Data Extraction und Data Imputation im Kontext automatisierter LCAs zu untersuchen, zu bewerten und exemplarisch zu demonstrieren.
Hier sorgen Sie für Veränderung:
- Wesentlicher Beitrag zur Vereinfachung und Automatisierung ökologischer Bilanzierung auf Produktebene
- Systematische Literaturrecherche zu KI‑Methoden für Data Extraction und Data Imputation im LCA‑Kontext
- Analyse typischer LCA‑relevanter Datenquellen (z. B. ERP, PLM, MES, Dokumente) und Ableitung von Anforderungen an Data Extraction
- Identifikation und Einordnung geeigneter KI‑Verfahren (z. B. NLP, Machine Learning, statistische Imputation)
- Konzeption und prototypische Umsetzung eines KI‑gestützten Workflows zur automatisierten Datenerfassung und -ergänzung für LCAs
- Evaluation des Prototyps anhand eines Beispiel‑Use‑Cases und Diskussion von Potenzialen, Grenzen und Qualitätsaspekten
Hiermit bringen Sie sich ein:
- Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule oder Universität im Bereich Umweltwissenschaften, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Science, Informatik, Maschinenbau oder vergleichbarer Studiengang
- Vorkenntnisse im Kontext Life Cycle Assessment erwünscht
- Sehr gute MS Office‑Kenntnisse
- Erfahrung mit Literaturverwaltung (z. B. Citavi)
- Erste Programmierkenntnisse (z. B. Python,…)
- Selbständige, analytische und strukturierte Arbeitsweise
- Kommunikations- und Teamfähigkeit
- Hohes Maß an Zuverlässigkeit
Was wir für Sie bereithalten:
- Interessante Aufgabenstellungen in der angewandten Forschung
- Intensive Betreuung während der Bearbeitung
- Möglichkeit eigene Ideen in die Konzeption und prototypische Umsetzung einzubringen
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. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.
Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online‑Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.
Frau Jennifer Leppich Recruiting+49 711 970‑1415 Fraunhofer‑Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA 83876 Bewerbungsfrist:
Studien-/Masterarbeit: KI‑gestützte Data Extraction und Data Imputation für automatisierte LCAs Arbeitgeber: Fraunhofer IPA
Kontaktperson:
Fraunhofer IPA HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Studien-/Masterarbeit: KI‑gestützte Data Extraction und Data Imputation für automatisierte LCAs
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus deinem Bereich in Kontakt zu treten. Teile deine Interessen und Projekte, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen übst und deine Antworten an die spezifischen Anforderungen der Stelle anpasst. Zeige, dass du die Herausforderungen der automatisierten LCAs verstehst!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! In Gesprächen oder bei Networking-Events kannst du deine Begeisterung für KI und nachhaltige Entwicklung zum Ausdruck bringen. Das bleibt im Gedächtnis!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Studien-/Masterarbeit: KI‑gestützte Data Extraction und Data Imputation für automatisierte LCAs
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeige dein Interesse!: Erkläre uns, warum du dich für das Thema KI und automatisierte LCAs interessierst. Zeige, dass du dich mit dem Thema auseinandergesetzt hast und wie du dazu beitragen kannst, unsere Ziele zu erreichen.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung ankommt, ist, sie direkt über unsere Website einzureichen. So kannst du sicher sein, dass wir alles schnell und unkompliziert bearbeiten können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fraunhofer IPA vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir die Stellenbeschreibung genau zu Herzen. Überlege, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen in den Kontext der KI-gestützten Data Extraction und Data Imputation passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du diese Anforderungen erfüllen kannst.
✨Zeige dein Interesse an Nachhaltigkeit
Da es um automatisierte Life Cycle Assessments geht, ist es wichtig, dass du ein echtes Interesse an ökologischen Themen zeigst. Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen im Bereich Nachhaltigkeit und bringe diese Punkte in das Gespräch ein.
✨Bereite technische Fragen vor
Da Programmierkenntnisse und Datenanalyse gefragt sind, solltest du dich auf technische Fragen vorbereiten. Überlege dir, welche KI-Verfahren du bereits kennst und wie du sie in der Praxis anwenden würdest. Zeige, dass du mit Tools wie Python vertraut bist.
✨Sei bereit für Teamarbeit
Die Stelle erfordert Kommunikations- und Teamfähigkeit. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast. Zeige, dass du offen für Feedback bist und bereit bist, deine Ideen einzubringen, um gemeinsam Lösungen zu finden.