RPTU Kaiserslautern-Landau

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in - Maschinelles Lernen im Bereich Produktionssysteme

Stellenbeschreibung:

Befristung: befristet

Beginn: zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Standort: Kaiserslautern

Umfang: Vollzeit

Vergütung: Entgeltgruppe 13 TV-L

Fachbereich: Maschinenbau und Verfahrenstechnik

Über die Universität

Die Rheinland‑Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern‑Landau (RPTU) ist mit rund 17.000 Studierenden, mehr als 300 Professuren und rund 160 Studiengängen die Technische Universität des Landes Rheinland‑Pfalz. Als Ort internationaler Spitzenforschung bietet sie exzellente Arbeitsbedingungen und Karrierechancen. Wer an der RPTU lernt, forscht oder arbeitet, erlebt ein weltoffenes Umfeld und gestaltet die Zukunft.

Die Stelle im Themenfeld Maschinelles Lernen im Bereich Produktionssysteme ist am Lehrstuhl für Fertigungstechnik und Betriebsorganisation – FBK (Prof. Dr.-Ing. Jan C. Aurich) im Fachbereich Maschinenbau und Verfahrenstechnik angesiedelt.

Die Position ist bereits vor Ablauf der Bewerbungsfrist am zu besetzen.

Ihr Aufgabengebiet

Angesichts der fortschreitenden Digitalisierung und der zunehmenden Bedeutung des Maschinellen Lernens als Schlüsselfaktor für Forschung und Industrie ergeben sich vielfältige Potenziale zur Transformation industrieller Produktionsprozesse. Das FBK befasst sich intensiv mit dem Einsatz von Maschinellem Lernen in der Produktion und untersucht, wie ML‑Methoden als Treiber für Effizienzsteigerungen in unterschiedlichen Produktionsbereichen – von der Produktionsplanung und -steuerung über die Qualitätssicherung bis hin zur Verbesserung von Ressourcen- und Energieeffizienz – genutzt werden können.

Das erwartet Dich bei uns

  • Eigenständige Forschungsarbeit im Rahmen von Projekten
  • Verbesserung von Produktionssystemen durch den Einsatz von maschinellem Lernen
  • Teilnahme an internationalen Forschungskonferenzen und internationale Vernetzung
  • Mitgestaltung von Forschungsprojekten von der Ideenfindung bis zur Durchführung
  • Betreuen von Lehrveranstaltungen und studentischen Arbeiten
  • Mitgestalten von Industrieprojekten
  • Möglichkeit zur Promotion (Dr.-Ing.)

Unser Anforderungsprofil

  • Einschlägiges, erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich des Maschinenbaus oder Wirtschaftsingenieurwesens
  • Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen
  • Erfahrung in der Planung und Durchführung experimenteller Untersuchungen
  • Sehr gute deutsche und englische Sprachkenntnisse in Wort und Schrift
  • Engagement, selbstständige Arbeitsweise, Eigeninitiative und Teamfähigkeit in einem internationalen und interdisziplinären Arbeitsumfeld
  • Eigenmotivation und Leidenschaft in Bezug auf den genannten Aufgabenbereich
  • Gesamtheitliche Arbeitsweise

Wir bieten

  • Gesundheitsförderung
  • Familien‑Service‑Stelle
  • Berufliche Weiterbildung
  • Flexibles Arbeiten und Homeoffice
  • Jobticket
  • Altersvorsorge
  • Sport & Fitness
  • Kultur & Freizeit
  • Naherholung im Pfälzerwald

EEO‑Erklärung

Die RPTU steht für die Vielfalt aller Beschäftigten. Wir begrüßen Bewerbungen von allen Interessierten, unabhängig von deren ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion, Geschlecht, Behinderung und sexueller Orientierung oder Identität. Schwerbehinderte und diesen gleichgestellten Personen werden bei entsprechender Qualifikation und Eignung bevorzugt eingestellt (bitte der Bewerbung einen Nachweis über die Schwerbehinderung/Gleichstellung beifügen). Die RPTU strebt in Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus dem Ausland sind ausdrücklich erwünscht. Die Stelle ist grundsätzlich auch in Teilzeit besetzbar.

Bewerbung

Wir freuen uns über Ihre aussagekräftige Bewerbung (Lebenslauf, Zeugnisse, usw.) bis spätestens . Bitte reichen Sie Ihre Bewerbung über den unten stehenden Button „Online Bewerbung“ bzw. über unser Bewerbungsportal ein. Ihre Ansprechpartnerin im Dezernat 3 – Personal ist Herr Schmidt (Tel.: ). Bei fachlichen Fragen wenden Sie sich bitte an Marcel Wagner (Tel.: , E‑Mail: ).

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    23 Jan 2026
  • Standort:

    Kaiserslautern
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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