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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Untersuche ML-Methoden und implementiere einen Algorithmus zur Prozessstabilität.
- Arbeitgeber: Die Fraunhofer-Gesellschaft ist führend in anwendungsorientierter Forschung mit 32.000 Mitarbeitenden.
- Mitarbeitervorteile: Professionelle Betreuung, moderne Maschinen und die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen.
- Warum dieser Job: Spannende Aufgaben in einem innovativen Team mit direktem Einfluss auf die Industrie.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Maschinenbau, Informatik oder ähnlichem; erste Python-Erfahrungen erforderlich.
- Andere Informationen: Bewerbungen sind online willkommen; wir freuen uns auf dich!
Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 75 Institute und Forschungs-einrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,6 Milliarden Euro.
Die Abteilung »Hochleistungszerspanung« entwickelt Technologien und anwendungsorientierte Lösungen für die Zerspanung entlang der gesamten Prozesskette – von der Prozessgestaltung und Prozesssimulation über die Echtzeit-Datenerfassung während der Produktion bis hin zur Beratung und Prototypenfertigung. Graphische neuronale Netze bieten die Möglichkeit, mit mesh-strukturierten Daten zu arbeiten, die in FEM-Simulationen verwendet werden, und ermöglichen dadurch zeitsparende Vorteile. Wir suchen einen engagierten und motivierten Studenten, der uns bei der Implementierung eines neuartigen Algorithmus auf Basis graphischer neuronaler Netze unterstützt, der als Ersatz für FEM dienen und die Berechnung der Prozessstabilität für Bearbeitungsprozesse beschleunigen kann.
Was Du bei uns tust
- Untersuchung verschiedener ML-basierter Methoden und ihrer Eignung als Ersatz für FEM
- Erstellung und Vorbereitung von Datensätzen für geeignete Anwendungsfälle
- Implementierung ausgewählter ML-Modelle und Validierung der Ergebnisse
- Vorbereitung und Dokumentation der Ergebnisse
Was Du mitbringst
- Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik oder ein vergleichbares Fachgebiet.
- Du hast erste Erfahrungen mit Python.
- Du verfügst über Grundkenntnisse in der Theorie und den Methoden des maschinellen Lernens.
- Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch.
Was Du erwarten kannst
- Eine professionelle Betreuung und Zusammenarbeit in einem engagierten Team
- Du wirst von Anfang an in das Team integriert, kannst eigene Ideen einbringen und eigenverantwortlich Aufgaben übernehmen
- Ein hochmoderner Maschinenpark, ausgestattet mit Edge-Cloud-Systemen und einer 5G-Infrastruktur
Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Fragen zu dieser Abschlussarbeit beantwortet Dir gerne:
Aakash Singh M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Hochleistungszerspanung«
Telefon: +49 241 8904-587 Kennziffer:80874
#J-18808-Ljbffr
Masterarbeit: »ML-basierte Methoden als Ersatz für die Finite-Elemente-Modellierung« Arbeitgeber: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen
Kontaktperson:
Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Masterarbeit: »ML-basierte Methoden als Ersatz für die Finite-Elemente-Modellierung«
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen oder Professoren, die bereits Erfahrungen in der Maschinenbau- oder Informatikbranche haben. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Kontakte zur Fraunhofer-Gesellschaft herstellen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich maschinelles Lernen und FEM. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du über die neuesten Entwicklungen Bescheid weißt und wie diese für die Position relevant sind.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Python und maschinelles Lernen beziehen. Du könntest gebeten werden, deine Kenntnisse in diesen Bereichen zu demonstrieren, also übe das Lösen von Problemen oder das Erklären von Konzepten.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Begeisterung für die Forschung und Entwicklung. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit innovative Lösungen gefunden hast oder wie du Herausforderungen angegangen bist. Dies wird deine Motivation und Eignung für die Stelle unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Masterarbeit: »ML-basierte Methoden als Ersatz für die Finite-Elemente-Modellierung«
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle genannten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Masterarbeit und dein Interesse an der Fraunhofer-Gesellschaft hervorhebt. Gehe darauf ein, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Anforderungen der Stelle passen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Python und maschinellem Lernen. Füge konkrete Beispiele hinzu, die deine Kenntnisse und Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen des maschinellen Lernens
Da die Position sich auf ML-basierte Methoden konzentriert, solltest du ein solides Verständnis der grundlegenden Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die dein Wissen über verschiedene ML-Modelle und deren Anwendung betreffen.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse in Python
Da erste Erfahrungen mit Python gefordert sind, solltest du Beispiele deiner bisherigen Projekte oder Arbeiten parat haben. Sei bereit, über spezifische Herausforderungen zu sprechen, die du beim Programmieren in Python gemeistert hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen, die sich auf FEM-Simulationen und graphische neuronale Netze beziehen. Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien in diesen Bereichen, um im Gespräch kompetent auftreten zu können.
✨Sei bereit, deine Ideen zu präsentieren
Die Stelle erfordert Eigenverantwortung und Kreativität. Überlege dir im Voraus, welche Ideen du zur Verbesserung der Prozesse oder zur Implementierung neuer Algorithmen beitragen könntest, und sei bereit, diese im Interview zu teilen.
