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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 mit Fokus auf Konstruktionstechnik.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und betriebliche Altersversorgung.
- Warum dieser Job: Spannendes Forschungsumfeld an der Schnittstelle von KI und Digital Engineering.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Maschinenbau oder verwandten Bereichen, Kenntnisse in Machine Learning und Programmierung.
- Andere Informationen: Option auf Weiterbeschäftigung und Promotion möglich.
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
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Convolutional Neural Network / Machine Learning (m/w/d) Arbeitgeber: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Kontaktperson:
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Convolutional Neural Network / Machine Learning (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Professoren oder Kommilitonen, die bereits in der Forschung tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in relevanten Projekten oder Workshops, die sich mit Machine Learning oder Finite Elemente Simulationen beschäftigen. Dies zeigt dein Interesse und deine praktische Erfahrung in diesen Bereichen.
✨Tip Nummer 3
Veröffentliche deine eigenen Forschungsergebnisse oder interessante Projekte auf Plattformen wie ResearchGate oder GitHub. Dies kann deine Sichtbarkeit erhöhen und zeigt dein Engagement für die Wissenschaft.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich gut auf mögliche Vorstellungsgespräche vor, indem du aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Deep Learning und Machine Learning recherchierst. Zeige, dass du auf dem neuesten Stand bist und bereit, innovative Ideen einzubringen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Convolutional Neural Network / Machine Learning (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Forschung betreiben: Informiere dich gründlich über die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und den Lehrstuhl für Konstruktionstechnik. Verstehe die aktuellen Forschungsprojekte und die spezifischen Anforderungen der Stelle.
Lebenslauf anpassen: Gestalte deinen Lebenslauf so, dass er deine relevanten Erfahrungen in den Bereichen Maschinenbau, Computational Engineering und Machine Learning hervorhebt. Achte darauf, deine Kenntnisse in Python, PyTorch und TensorFlow klar darzustellen.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für anwendungsnahe Grundlagenforschung und deine Freude am Publizieren betonst. Erkläre, warum du gut ins Team passt und welche Ideen du für die Forschung hast.
Sprachkenntnisse nachweisen: Stelle sicher, dass du Nachweise über deine sehr guten Deutsch- und Englischkenntnisse (mindestens C1-Niveau) beifügst. Dies ist besonders wichtig für die Kommunikation im internationalen Forschungsumfeld.
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 Machine Learning und Finite Elemente Simulation erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Projekten, die deine Fähigkeiten und Erfahrungen verdeutlichen.
✨Zeige deine Forschungsinteressen
Die Stelle erfordert eigenständige Forschung. Sei bereit, über deine bisherigen Forschungsprojekte zu sprechen und wie sie mit den Zielen des Lehrstuhls für Konstruktionstechnik übereinstimmen. Zeige dein Interesse an anwendungsnaher Grundlagenforschung und deine Freude am Publizieren.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da Teamarbeit und Kommunikation wichtig sind, solltest du Beispiele nennen, die deine Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke zeigen. Bereite dich darauf vor, zu erläutern, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast.
✨Sprich über deine Programmierkenntnisse
Fundierte Kenntnisse in wissenschaftlicher Programmierung sind entscheidend. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python, PyTorch oder TensorFlow zu diskutieren. Erwähne spezifische Projekte, bei denen du diese Technologien eingesetzt hast.
