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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung und Entwicklung von Convolutional Neural Networks für FE Simulationen.
- Arbeitgeber: FAU ist eine führende Universität in Deutschland, spezialisiert auf Konstruktion und Produktentwicklung.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur Promotion.
- Warum dieser Job: Spannendes Forschungsumfeld an der Schnittstelle von KI und Digital Engineering.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Maschinenbau, Informatik oder verwandten Bereichen; Kenntnisse in Machine Learning erforderlich.
- Andere Informationen: Option auf Weiterbeschäftigung bei Eignung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Ihr ArbeitsplatzDer Lehrstuhl für Konstruktionstechnik als Teil der Technischen Fakultät an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) zählt mit rund 25 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zu den führenden universitären Einrichtungen in Deutschland auf dem Gebiet der Konstruktion und Produktentwicklung. Im Rahmen eines öffentlich geförderten Projekts entwickeln wir Methoden zur automatischen Plausibilitätsprüfung linearer strukturmechanischer FE Simulationen auf Basis von Deep Learning.Ihre Aufgaben
- Eigenständige Forschung zur Weiterentwicklung von Convolutional Neural Networks und Machine Learning Methoden für einen generalisierten Plausibilitätscheck von FE Simulationen
- Entwicklung eines Ähnlichkeitsmaßes für FE Modelle und Analyse von Einflussfaktoren auf die Übertragbarkeit
- Kopplung der ML Modelle mit Ontologien und Integration der Ergebnisse in ein softwarebasiertes Assistenzsystem
- Veröffentlichung Ihrer Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen und in Fachzeitschriften
- Mitwirkung in der Lehre (Betreuung von Projekt und Abschlussarbeiten)
Ihr Profil
- Überdurchschnittlich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master/Diplom Uni ) der Fachrichtung Maschinenbau, Computational Engineering, Informatik oder verwandter Fachrichtung
- Fundierte Kenntnisse in folgenden Bereichen: Finite Elemente Simulation, Machine Learning / Deep Learning, wissenschaftliche Programmierung (z. B. Python, PyTorch, TensorFlow)
- Interesse an anwendungsnaher Grundlagenforschung und Freude am Publizieren
- Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1-Niveau) sowie sehr gute Englischkenntnisse (mind. C1-Niveau)
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Team und Kommunikationsfähigkeit
Wir haben einiges zu bieten: Unsere Benefits
- Regelmäßiger Stufenanstieg und steigendes Gehalt nach Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst der Länder (TV-L) beziehungsweise Besoldung nach BayBesG sowie zusätzliche Jahressonderzahlung
- Urlaubsanspruch von 30 Tagen pro Kalenderjahr bei fünf Arbeitstagen pro Woche, mit zusätzlichen freien Tagen am 24. und 31. Dezember
- Betriebliche Altersversorgung sowie vermögenswirksame Leistungen
- Spannendes Forschungsumfeld an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Digital Engineering
- Möglichkeit zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation (Promotion)
- Moderne Infrastruktur, flexible Arbeitszeiten, familienfreundliche Universität und umfangreiche Weiterbildungsangebote
- Ein engagiertes, interdisziplinäres Team mit flachen Hierarchien und kooperativer Arbeitsatmosphäre
Stellenzusatz
Bei Eignung besteht die Option auf Weiterbeschäftigung.
ArbeitszeitVollzeit
Informatiker als Wissenschaftlicher Mitarbeiter Convolutional Neural Networks (m/w/d) Arbeitgeber: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Kontaktperson:
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Informatiker als Wissenschaftlicher Mitarbeiter Convolutional Neural Networks (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren, die in der Branche tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zu Entscheidungsträgern herstellen.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in relevanten Online-Communities oder Foren, die sich mit Machine Learning und Deep Learning beschäftigen. Dort kannst du dein Wissen erweitern und dich als aktives Mitglied präsentieren, was deine Chancen erhöht, wahrgenommen zu werden.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf mögliche technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Convolutional Neural Networks und deren Anwendungen übst. Zeige, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrungen in der Implementierung.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte und Publikationen im Bereich der Finite Elemente Simulation und Machine Learning. Dies zeigt dein Interesse an der Materie und gibt dir Gesprächsstoff für das Vorstellungsgespräch.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Informatiker als Wissenschaftlicher Mitarbeiter Convolutional Neural Networks (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Stellenanzeige genau lesen: Nimm dir Zeit, die Stellenanzeige gründlich zu lesen. Achte auf die geforderten Qualifikationen und Aufgaben, um sicherzustellen, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Anpassung des Lebenslaufs: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er die für die Stelle relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebt. Betone insbesondere deine Kenntnisse in Finite Elemente Simulation, Machine Learning und wissenschaftlicher Programmierung.
Motivationsschreiben verfassen: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für die Forschung im Bereich Convolutional Neural Networks und deine Motivation für die Mitarbeit an diesem Projekt darlegst. Zeige auf, wie deine bisherigen Erfahrungen dich für diese Position qualifizieren.
Sprachkenntnisse betonen: Da sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse gefordert sind, solltest du diese in deiner Bewerbung klar hervorheben. Erwähne spezifische Situationen, in denen du deine Sprachkenntnisse erfolgreich eingesetzt hast.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position Kenntnisse in Finite Elemente Simulation und Machine Learning erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Projekten, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Präsentiere deine Forschungsinteressen
Zeige während des Interviews dein Interesse an anwendungsnaher Grundlagenforschung. Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Arbeiten oder Projekte vor, die relevant für die Entwicklung von Convolutional Neural Networks sind.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da Teamarbeit und Kommunikation wichtig sind, solltest du Beispiele nennen, wie du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast. Betone deine Fähigkeit, komplexe technische Konzepte verständlich zu erklären, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.
✨Fragen zur Unternehmenskultur stellen
Zeige dein Interesse an der Universität und dem Team, indem du Fragen zur Unternehmenskultur und den aktuellen Projekten stellst. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der Zusammenarbeit im Team.
