Research Associate Intelligent Signal Processing for Railway IoT 80 – 100 %

Sind Sie leidenschaftlich daran interessiert, die Signalverarbeitung weiter voranzutreiben? Fasziniert es Sie, diese mit Methoden des Deep Learning zu kombinieren, um reale Lösungen zu entwickeln, die in operativen Bahnsystemen eingesetzt werden? Wenn ja, ist diese Rolle für Sie.

Als Teil unseres Forschungsteams spielen Sie eine zentrale Rolle in angewandten Forschungsprojekten zur KI für intelligente Maschinenzustände. Sie entwickeln innovative Methoden unter Verwendung modernster Signalverarbeitung, maschinellem Lernen und Deep Learning-Techniken und veröffentlichen Ihre Ergebnisse in wissenschaftlichen Zeitschriften und auf Konferenzen.

Sie kombinieren Ingenieurwissen mit fortgeschrittenen Ansätzen der Signalverarbeitung und Datenwissenschaft. Sie entwerfen und implementieren Algorithmen zur frühzeitigen Erkennung und Diagnose von Fehlern in Bahnsystemen. Sie arbeiten eng mit Industriepartnern zusammen, um entwickelte Algorithmen in realen Betriebsumgebungen zu übertragen und einzusetzen.

Ihr Schwerpunkt liegt hauptsächlich auf der Forschung und Entwicklung von Algorithmen, mit relativ begrenzten Aufgaben im Bereich Datenengineering oder -management. Sie haben die Möglichkeit, studentische Forschungsprojekte mitzuüberwachen und zur Entwicklung von Nachwuchswissenschaftlern beizutragen. Sie werden von erfahrenen Kollegen unterstützt, die es Ihnen ermöglichen, Ihre technischen und wissenschaftlichen Fähigkeiten weiterzuentwickeln.

Die Position bietet ein hohes Maß an Flexibilität und Autonomie in Ihrer täglichen Arbeit. Sie treten einem dynamischen und lohnenden Forschungsumfeld bei, das multidisziplinäre Innovation mit starker industrieller Zusammenarbeit kombiniert. Die Position ist zunächst auf zwei Jahre befristet, mit der Möglichkeit einer Verlängerung auf maximal drei Jahre.

Sie besitzen einen Master- oder Doktortitel in Ingenieurwissenschaften, Physik, Informatik, Statistik, angewandter Mathematik oder einem verwandten Bereich. Sie verfügen über fundierte Kenntnisse und praktische Erfahrungen in der Signalverarbeitung, einschließlich Methoden wie Fourier-, Wavelet- und Hilbert-Transformationen. Erfahrung in der Audio-Signalverarbeitung wird als Vorteil angesehen.

Sie haben Programmiererfahrung in Python; Vertrautheit mit TensorFlow, Keras oder PyTorch ist von Vorteil. Sie haben Erfahrung in der Anwendung von Datenanalytik und Techniken des maschinellen Lernens; Erfahrung mit Deep Learning-Algorithmen ist vorteilhaft. Erfahrung in der Arbeit mit realen, unüberwachten Datenumgebungen ist von Vorteil.

Sie zeigen starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch. Sie sind neugierig und motiviert, neue Methoden und Algorithmen zu entwickeln und diese in realen Industriesystemen anzuwenden. Sie sind bestrebt, Ihre Forschungsfähigkeiten unter der Anleitung erfahrener Forscher weiterzuentwickeln.

Wir begrüßen Bewerbungen von proaktiven und selbstmotivierten Kandidaten, die starkes analytisches Denken, hervorragende Problemlösungsfähigkeiten, effektive Kommunikationsfähigkeiten und Originalität in ihrem Ansatz demonstrieren.

Die ZHAW ist eine der größten multidisziplinären Fachhochschulen der Schweiz mit über 14.000 Studierenden und 3.400 Lehrkräften und Mitarbeitern. Als eine der führenden Bildungs- und Forschungseinrichtungen in der Schweiz konzentriert sich die School of Engineering auf zukunftsrelevante Themen. Vierzehn Institute und Zentren gewährleisten eine qualitativ hochwertige Ausbildung, Forschung und Entwicklung mit einem Fokus auf den Bereichen Energie, Mobilität, Information und Gesundheit.

Am Institut für Datenwissenschaft verwandeln wir Daten in greifbaren Mehrwert. Mit einer starken wissenschaftlichen Grundlage und einem klaren Fokus auf praktische Lösungen entwickeln wir innovative Ansätze in der Datenwissenschaft und im Business Engineering. Unser Forschungsteam konzentriert sich auf intelligente datengestützte Lösungen für die Überwachung und Optimierung des Maschinenzustands in industriellen und infrastrukturellen Systemen.

Diese Position bietet die Möglichkeit, bahnbrechende Lösungen für zustandsbasierte Wartung von Bahnsystemen an der Schnittstelle von Signalverarbeitung und maschinellem Lernen zusammen mit einem multidisziplinären Team erfahrener Forscher und Industrieexperten zu entwickeln. Die ZHAW setzt sich für geschlechtergemischte und vielfältige Teams ein, um Gleichheit, Vielfalt und Innovation zu fördern. Wir bieten Arbeitsbedingungen und Beschäftigungsbedingungen, die den Hochschulen entsprechen, und fördern aktiv die persönliche Entwicklung des Personals in Führungs- und Nicht-Führungspositionen.

Eine detaillierte Beschreibung der Vorteile und Vergünstigungen finden Sie unter Arbeiten an der ZHAW. Die wichtigsten Punkte sind unten aufgeführt:

• Die ZHAW sieht geschlechterausgewogene Führung als Vorteil für die Universität.
• Das ZHAW Welcome Centre gibt einen Überblick und allgemeine Informationen zum Leben und Arbeiten in der Schweiz.