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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Du analysierst Prozessdaten und testest Ansätze für Causal Inference zur Prozessoptimierung.
- Arbeitgeber: IMMS ist ein innovatives Forschungsinstitut, das Unternehmen in Mikroelektronik und Mechatronik unterstützt.
- Mitarbeitervorteile: Attraktiver Arbeitsplatz, flexibles Team und kreative Projekte warten auf dich!
- Warum dieser Job: Sei Teil spannender Forschungsprojekte und arbeite an der Schnittstelle zwischen Universität und Industrie.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung mit KI-Algorithmen und Python sind erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern die Gleichstellung und ermutigen besonders Frauen zur Bewerbung.
Student (m/w/d): Untersuchung von Möglichkeiten mittels Causal Inference Zusammenhänge aus Prozessdaten zu extrahieren
Während deines Studiums kannst du dich bei uns in laufende Forschungsprojekte einbringen. Geh mit uns an Grenzen des technisch Machbaren und sei dabei, wenn wir gemeinsam Neuland betreten. Wir bieten vielfältige herausfordernde und praxisorientierte Themen für Pflichtpraktika, Bachelor- bzw. Master-Arbeiten oder studentische Assistenztätigkeiten an. Du analysierst wichtige wissenschaftliche Vorlauffragestellungen und stehst den Projektteams mit unterstützenden Entwicklungstätigkeiten zur Seite.
Arbeitsort: Ilmenau
Team: System Design
Karrierestufe: Abschlussarbeit
Forschungsfeld: Intelligente vernetzte Mess- und Testsysteme
Umfang: 5 – 6 Monate
Beginn: ab sofort
Bewerbungsfrist: 31.03.2025
Kennziffer: IMMS_STUD_SD_0124
Causal Inference bezeichnet eine Gruppe von Ansätzen des maschinellen Lernens die versuchen Kausalität zwischen Eingangsparametern zu finden und zählen zum Bereich der „explainable AI“. Am IMMS arbeiten wir mit Maschinendaten, um den zugrundelegenden Produktionsprozess zu optimieren. In diesem Fall treten Zusammenhänge zwischen einer Vielzahl an Parametern auf. Ziel der Arbeit ist es, auf diesen Daten unterschiedliche Ansätze für Causal Inference zu testen und diese hinsichtlich der Eignung für Prozessoptimierung zu bewerten.
DAS IST ZU TUN:
- Einarbeitung
- Recherche zu Causal Inference
- Vergleich und Auswahl möglicher Ansätze
- Prototypische Implementierung
- Evaluation auf realem Datensatz zur Prozessoptimierung
DAS BRINGST DU MIT:
- Erfahrung mit KI-Algorithmen
- Python
UND DAS SIND WIR:
Wir am IMMS stärken Unternehmen mit anwendungsorientierter Forschung und Entwicklung in der Mikroelektronik, Systemtechnik und Mechatronik und transferieren Ergebnisse der Grundlagenforschung in Anwendungen. Wir unterstützen Unternehmen, international erfolgreiche Innovationen für Gesundheit, Umwelt und Industrie auf den Weg zu bringen und begleiten sie von der Machbarkeitsstudie bis zur Serienreife.
WIR SIND GESPANNT AUF DICH!
Wir freuen uns, wenn du mit uns arbeiten willst. Bewirb dich bitte nur einmal – für dein Lieblingsthema oder für das, das deinen Interessen am nächsten kommt. So können wir deine Bewerbung am schnellsten bearbeiten und auf dich zukommen. Wenn dich viele Themen interessieren, formuliere das gern in dein Anschreiben mit rein. Falls unsere aktuellen Vorschläge nicht passen sollten – schick uns bitte eine Initiativbewerbung mit deinem Themenwunsch.
DAS HABEN WIR ZU BIETEN:
- einen attraktiven Arbeitsplatz in einem modernen sehr gut ausgestatteten und industrienah agierenden Forschungsinstitut
- Arbeit direkt an der Schnittstelle zwischen Universität und Industrie
- Mitarbeit in einem flexiblen und kreativen Team und an innovativen herausfordernden Themen
Für die ausgeschriebenen Aufgaben und mit den vorhandenen Arbeitsbedingungen ist eine Bewerbung unabhängig vom Geschlecht und / oder von eventuellen körperlichen Behinderungen möglich. Wir fördern die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern. Wir fordern vor allem Frauen auf, sich zu bewerben. Da Frauen am IMMS unterrepräsentiert sind, werden sie bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung vorrangig berücksichtigt.
Anschrift:
IMMS Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH (IMMS GmbH)
Ehrenbergstraße 27
98693 Ilmenau
Deutschland
#J-18808-Ljbffr
Student (m/w/d): Untersuchung von Möglichkeiten mittels Causal Inference Zusammenhänge aus Proz[...] Arbeitgeber: Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH
Kontaktperson:
Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Student (m/w/d): Untersuchung von Möglichkeiten mittels Causal Inference Zusammenhänge aus Proz[...]
✨Tip Nummer 1
Mach dich mit den Grundlagen der Kausalität und Causal Inference vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Artikel, um ein tiefes Verständnis für die Methoden zu entwickeln, die du in deiner Arbeit anwenden wirst.
✨Tip Nummer 2
Netzwerke dich mit anderen Studierenden oder Fachleuten, die bereits Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen und Causal Inference haben. Der Austausch von Ideen und Erfahrungen kann dir wertvolle Einblicke geben und deine Bewerbung stärken.
✨Tip Nummer 3
Zeige dein Interesse an praktischen Anwendungen von Causal Inference, indem du eigene kleine Projekte oder Studien durchführst. Dies kann dir helfen, praktische Fähigkeiten zu entwickeln und deine Motivation für die Stelle zu unterstreichen.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, in einem kreativen Team zu arbeiten. Überlege dir, wie du deine Teamfähigkeit und Flexibilität in der Zusammenarbeit mit anderen betonen kannst, da dies für die Position wichtig ist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Student (m/w/d): Untersuchung von Möglichkeiten mittels Causal Inference Zusammenhänge aus Proz[...]
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Einarbeitung in Causal Inference: Beginne mit einer gründlichen Einarbeitung in das Thema Causal Inference. Recherchiere aktuelle Ansätze und Methoden, um ein fundiertes Verständnis zu entwickeln, das du in deiner Bewerbung hervorheben kannst.
Anpassung des Lebenslaufs: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf relevante Erfahrungen und Fähigkeiten im Bereich KI-Algorithmen und Python deutlich macht. Betone Projekte oder Studien, die deine Kenntnisse in diesen Bereichen belegen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für die Forschung im Bereich Causal Inference und Prozessoptimierung ausdrückst. Erkläre, warum du an diesem speziellen Projekt interessiert bist und wie du zum Team beitragen kannst.
Einmalige Bewerbung: Bewirb dich nur einmal für das Thema, das dich am meisten interessiert. Wenn du mehrere Themen spannend findest, erwähne dies in deinem Anschreiben, um deine Flexibilität und Interessen zu zeigen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH vorbereitest
✨Verstehe Causal Inference
Mach dich mit den Grundlagen und aktuellen Ansätzen der Causal Inference vertraut. Sei bereit, deine Kenntnisse über Kausalität und maschinelles Lernen zu demonstrieren, da dies ein zentraler Bestandteil der Position ist.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen, die zeigen, wie du KI-Algorithmen in Python angewendet hast. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeiten während des Interviews zu untermauern.
✨Zeige Interesse an Forschung
Sei bereit, über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Forschung zu sprechen, insbesondere im Bereich der Mikroelektronik und Mechatronik. Dein Interesse an innovativen Themen wird positiv wahrgenommen.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Engagement und dein Interesse an der Position sowie am Unternehmen. Frage nach den Projekten, an denen du arbeiten würdest, oder nach den Erwartungen an die Rolle.
