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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Mitarbeit an Forschungsprojekten zur Anwendung von Machine Learning in der Antriebstechnik.
- Arbeitgeber: Die Universität Stuttgart ist führend in Forschung und Innovation.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, attraktive studentische Arbeiten und ein freundliches Arbeitsklima.
- Warum dieser Job: Erwerb gefragter Fachkenntnisse in einem dynamischen und interdisziplinären Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Laufendes Hauptstudium, sehr gutes Deutsch und Interesse an Machine Learning.
- Andere Informationen: Besonderes Interesse an Bewerbungen von Frauen und schwerbehinderten Personen.
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.
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 dein Interesse an der Position zu zeigen.
✨Tip Nummer 2
Engagiere dich in Projekten oder Gruppen, die sich mit maschinellem Lernen oder verwandten Themen beschäftigen. Dies zeigt nicht nur dein Interesse, sondern auch deine praktische Erfahrung, die für die Stelle von Vorteil sein kann.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der Antriebstechnik und des maschinellen Lernens. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du auf dem neuesten Stand bist und wie du diese Kenntnisse in die Arbeit einbringen kannst.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, spezifische Fragen zu deinen Erfahrungen mit Python, Matlab/Simulink oder ähnlichen Tools zu beantworten. Auch wenn diese Kenntnisse nicht zwingend erforderlich sind, kann es hilfreich sein, Beispiele aus deinem Studium oder Projekten zu nennen, um deine Fähigkeiten zu 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 spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Punkten passen.
Betone relevante Fähigkeiten: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Kenntnisse in Python, Matlab/Simulink und maschinellem Lernen hervor. Wenn du praktische Erfahrungen hast, beschreibe diese konkret.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du dein Interesse an der Anwendung von Machine Learning in der Antriebstechnik darlegst. Erkläre, warum du für diese Position geeignet bist und was dich an der Forschung am ISW reizt.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Deutsch fehlerfrei ist, da dies für die Kommunikation im Team wichtig ist.
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. Sei bereit, über verschiedene Algorithmen und deren Anwendungen in der Antriebstechnik zu sprechen. Zeige, dass du die Relevanz dieser Methoden für die Fehlerkompensation verstehst.
✨Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung vor
Wenn du bereits Erfahrungen mit Python oder Matlab/SIMULINK hast, bereite konkrete Beispiele vor, die deine Fähigkeiten demonstrieren. Erkläre, wie du diese Tools in Projekten eingesetzt hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Zeige dein Interesse an interdisziplinärer Zusammenarbeit
Da die Position interdisziplinäre Aufgaben umfasst, solltest du betonen, wie wichtig dir Teamarbeit ist. Sprich darüber, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen Fachbereichen zusammengearbeitet hast und was du daraus gelernt hast.
✨Stelle Fragen zur Forschung und Entwicklung
Bereite einige Fragen vor, die sich auf die aktuellen Forschungsprojekte am ISW beziehen. Dies zeigt dein Interesse an der Stelle und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Herausforderungen und Ziele des Teams zu erfahren.
