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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung und Entwicklung von Machine Learning Methoden für FE Simulationen.
- Arbeitgeber: FAU ist eine führende Universität in Deutschland, spezialisiert auf Konstruktionstechnik.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur Promotion.
- Warum dieser Job: Spannendes Forschungsumfeld mit interdisziplinärem Team und flachen Hierarchien.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Maschinenbau oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in Python und Deep 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
Ingenieur Maschinenbau als Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Forschung / FE Simulationen (m/w/d) Arbeitgeber: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Kontaktperson:
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Ingenieur Maschinenbau als Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Forschung / FE Simulationen (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren, die möglicherweise Kontakte zur FAU haben. Oft können persönliche Empfehlungen den entscheidenden Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte am Lehrstuhl für Konstruktionstechnik. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du dich mit den Themen und Herausforderungen der Abteilung auseinandergesetzt hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Finite Elemente Simulationen und Machine Learning beziehen. Praktische Beispiele aus deinen bisherigen Projekten können dir helfen, deine Kenntnisse zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Begeisterung für die Forschung! Bereite einige Ideen oder Ansätze vor, die du in das Projekt einbringen könntest. Dies zeigt dein Engagement und deine Kreativität.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Ingenieur Maschinenbau als Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Forschung / FE Simulationen (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 Maschinenbau und Deep Learning zum Ausdruck bringst. Erkläre, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Weiterentwicklung der Projekte beitragen kannst.
Sprachkenntnisse betonen: Da sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse gefordert sind, solltest du diese in deinem Lebenslauf und Motivationsschreiben 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 tiefgehende 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 demonstrieren.
✨Präsentiere deine Forschungsinteressen
Zeige während des Interviews dein Interesse an anwendungsnaher Grundlagenforschung. Diskutiere, wie deine bisherigen Erfahrungen und Projekte mit den Zielen des Lehrstuhls übereinstimmen und welche neuen Ideen du einbringen könntest.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da Teamarbeit und Kommunikation wichtig sind, solltest du Beispiele nennen, in denen du erfolgreich im 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 Arbeitsumgebung, indem du Fragen zur Teamdynamik, den Möglichkeiten zur wissenschaftlichen Weiterqualifikation und den Erwartungen an die Mitarbeit in der Lehre stellst. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch an der Kultur der Universität interessiert bist.
