Auf einen Blick
- Aufgaben: Mitarbeit an spannenden Forschungsprojekten im Bereich Machine Learning und Antriebstechnik.
- Arbeitgeber: Die Universität Stuttgart ist führend in Forschung und Innovation, besonders in der Technik.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, attraktive studentische Arbeiten und Teilnahme an internen Veranstaltungen.
- Warum dieser Job: Erwerb gefragter Fachkenntnisse in einem freundlichen und kollegialen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Laufendes Hauptstudium, sehr gutes Deutsch und Interesse an Machine Learning.
- Andere Informationen: Besonders Frauen und schwerbehinderte Bewerber sind herzlich eingeladen, sich zu bewerben.
Studentische Hilfskraft (m / w / d) für die Anwendung von Machine Learning in der Antriebstechnik.
An moderne Fertigungsanlagen werden immer höhere Ansprüche im Hinblick auf Präzision und Dynamik gestellt. Gegenstand aktueller Forschung ist die Steigerung der Performance von Antriebssystemen durch Methoden des maschinellen Lernens. Dies umfasst beispielsweise die Vorhersage und Kompensation von Bahn- und Positionsfehlern, die durch Fertigungs- und Montagetoleranzen, Verformungen, Temperaturänderungen oder Reibung bedingt sind. Am ISW werden innovative Ansätze zur Lösung dieser Problemstellungen entwickelt und in der Praxis an Versuchsanlagen erprobt. Dies beinhaltet neben den Methoden des maschinellen Lernens selbst auch angrenzende Themenbereiche wie Data Engineering, Deployment sowie Monitoring und Evaluation. Um stets auf dem neuesten Stand der Forschung zu sein, werden bestehende Ansätze kontinuierlich verbessert und neue entwickelt.
Deine Aufgaben:
- Mitarbeit an aktuellen Forschungsprojekten mit Bezug zur industriellen Anwendung
- Abwechslungsreiche und interdisziplinäre Aufgabenstellungen
- Erwerb von industriell gefragten Fachkenntnissen
- Flexible Arbeitszeiten
- Attraktive studentische Arbeiten im Anschluss
- Teilnahme an ISW-internen Veranstaltungen
- Freundliches und kollegiales Arbeitsklima
Deine zukünftigen Themenschwerpunkte:
- Einarbeitung in bestehende Ansätze zur Fehlerkompensation durch maschinelles Lernen
- Weiterentwicklung / Verbesserung von Trainingsprozessen
- Entwicklung von Werkzeugen zur Data Collection & Preparation, Feature Engineering und Model Evaluation
- Deployment von Machine Learning Modellen auf Anlagensteuerungen
Dein Profil:
- Laufendes Hauptstudium an der Universität Stuttgart
- Sehr gutes Deutsch in Wort und Schrift
- Erfahrungen (vorteilhaft aber nicht zwingend notwendig) mit Python, Matlab / Simulink, Speedgoat
- Interesse an Methoden des maschinellen Lernens und deren Umsetzung in der Praxis
- Hohes Engagement und Eigeninitiative
Die Universität Stuttgart möchte den Anteil der Frauen im wissenschaftlichen Bereich erhöhen und ist daher an Bewerbungen von Frauen besonders interessiert. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung vorrangig eingestellt.
HiWi für Anwendung von Machine Learning in der Antriebstechnik Arbeitgeber: Universität Stuttgart

Kontaktperson:
Universität Stuttgart HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: HiWi für Anwendung von Machine Learning in der Antriebstechnik
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Möglichkeiten, um Kontakte zu Professoren oder Forschern im Bereich Machine Learning und Antriebstechnik zu knüpfen. Besuche Veranstaltungen oder Workshops an der Universität Stuttgart, um dich mit Fachleuten auszutauschen und mehr über aktuelle Projekte zu erfahren.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in studentischen Gruppen oder Projekten, die sich mit maschinellem Lernen oder verwandten Themen beschäftigen. Dies zeigt dein Interesse und deine Initiative und kann dir wertvolle praktische Erfahrungen bieten, die in einem Vorstellungsgespräch von Vorteil sind.
✨Tip Nummer 3
Halte dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich Machine Learning und Antriebstechnik auf dem Laufenden. Lies Fachartikel, besuche Online-Kurse oder nimm an Webinaren teil, um dein Wissen zu erweitern und relevante Gesprächsthemen für das Vorstellungsgespräch zu haben.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu deinen Erfahrungen mit Python, Matlab/Simulink und anderen relevanten Tools zu beantworten. Überlege dir Beispiele aus deinem Studium oder Projekten, die deine Fähigkeiten und dein Engagement in diesen Bereichen demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: HiWi für Anwendung von Machine Learning in der Antriebstechnik
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 relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Fähigkeiten: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Kenntnisse in Python, Matlab/Simulink und dein Interesse an maschinellem Lernen hervor. Zeige, wie deine bisherigen Erfahrungen dich für diese Position qualifizieren.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an der Forschung im Bereich Antriebstechnik interessiert bist und wie du zur Weiterentwicklung der Projekte beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, 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 Universität Stuttgart vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen des maschinellen Lernens
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens vertraut, insbesondere in Bezug auf deren Anwendung in der Antriebstechnik. Sei bereit, über spezifische Methoden zu sprechen, die du kennst oder die du in deinen Projekten verwendet hast.
✨Bereite Beispiele vor
Überlege dir konkrete Beispiele aus deinem Studium oder vorherigen Projekten, die deine Fähigkeiten im Bereich Data Engineering und Machine Learning demonstrieren. Zeige, wie du Probleme identifiziert und Lösungen entwickelt hast.
✨Zeige dein Engagement
Betone dein Interesse an der Forschung und Entwicklung im Bereich der Antriebstechnik. Erkläre, warum du dich für diese Position bewirbst und was dich motiviert, in diesem Bereich zu arbeiten.
✨Frage nach den Projekten
Bereite Fragen zu den aktuellen Forschungsprojekten am ISW vor. Zeige, dass du dich für die Arbeit des Instituts interessierst und bereit bist, aktiv zur Weiterentwicklung beizutragen.