Wissenschaftliche r Mitarbeiter in im Projekt "NeoBrain" am Lehrstuhl für Zuverlässigkeitstechnik und Risikoanalytik in der Fakultät 7

Die Bergische Universität Wuppertal ist eine dynamische, vernetzte, forschungs-orientierte Campusuniversität. Gemeinsam stellen sich hier mehr als 25.000 Forschende, Lehrende, Studierende und Mitarbeitende den Herausforderungen in Wissenschaft, Bildung, Kultur, Ökonomie, Sozialem, Technik und Umwelt.

In der Fakultät für Maschinenbau und Sicherheitstechnik, am Lehrstuhl für Zuverlässigkeitstechnik und Risikoanalytik, suchen wir Unterstützung.

Wissenschaftliche r
Mitarbeiter in

- selbstständige und eigenverantwortliche wissenschaftliche Bearbeitung eines öffentlich geförderten Forschungsprojektes auf dem Gebiet der technischen Zuverlässigkeit mit industriellen Kooperationspartnern

- Entwicklungs- und Forschungsarbeiten im Rahmen des Forschungsprojekts "KI-Knowledge Hub für produzierende KMU: Digitalisierung, Sicherung und adaptive Bereitstellung multimodalen Fachkräftewissens im demografischen Wandel (NeoBrain)"

- KI-basierte Fehleranalyse und probabilistische Modellierung (Entwicklung einer domänenspezifischen Bildanalysepipeline; Training auf Basis realer Fehlerbilder und Verknüpfung mit Prozessparametern; Entwicklung Schnittstelle für zukünftige, unbekannter Fehlerszenarien; Entwicklung probabilistischer Ursache-Wirkungs-Modelle)

- praktischer Anwendungsfall: Heißluftverzinnung

- Publikation von Forschungsergebnissen auf nationalen und internationalen Tagungen und in Fachzeitschriften

- erfolgreich abgeschlossenes Studium (Master oder vergleichbar) mit einer ingenieurwissenschaftlichen Fachrichtung (Maschinenbau, Informatik, Sicherheitstechnik, Elektrotechnik, Elektroingenieurwesen o. ä.) oder mit vergleichbaren Schwerpunkten (Bsp.: Mathematik)

- sehr gute Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz (Machine Learning) und Data Science

- Erfahrungen in den Grundlagen der technischen Statistik

- Beherrschung einer Programmiersprache (z. B. R, Python, MATLAB)

- sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

- Engagement, Selbstständigkeit, Teamfähigkeit

- ausgeprägtes Interesse an Fragestellungen aktueller KI-Anwendungen mit Bezug zum Wissensmanagement

- Freude an der Anwendung von Methoden und Algorithmen aus dem Bereich der Datenanalyse (KI und Statistik)

- Freude an Programmiertätigkeiten, Eigeninitiative, Bereitschaft zu interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Praxispartnern

- Interesse an praktisch und theoretisch ausgerichteten Forschungsarbeiten

- Präsentations- und Publikationsinteresse

Es handelt sich um eine Qualifizierungsstelle im Sinne des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes (WissZeitVG), die zur Förderung der folgenden wissenschaftlichen oder künstlerischen Qualifizierung besetzt werden kann: Erwerb von Berufserfahrungen bei der Durchführung des Projektes "NeoBrain". Die Laufzeit des Arbeitsvertrages wird der angestrebten wissenschaftlichen Qualifizierung angemessen gestaltet.

Beginn
zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Dauer
befristet bis zum (vorbehaltlich der finalen Projektbewilligung)

Stellenwert
E 13 TV-L

Umfang
Teilzeit 75 % der tariflichen Arbeitszeit

Kennziffer
26087

Ansprechpartner
Herr Prof. Dr.-Ing. Stefan Bracke
E-Mail Adresse gelöscht

Bewerbungen über
stellenausschreibungen.uni- Website-Link gelöscht

Bewerbungsfrist

An der Bergischen Universität schätzen wir die individuellen und kulturellen Unterschiede unserer Universitätsangehörigen und setzen uns für Gleichstellung, Chancengerechtigkeit und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf ein. Bewerbungen von Menschen jeglichen Geschlechts sowie von Menschen mit Schwerbehinderung und ihnen gleichgestellten Personen sind willkommen. Frauen werden nach Maßgabe des Landesgleichstellungsgesetzes NRW bevorzugt berücksichtigt, sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen. Die Rechte von Menschen mit einer Schwerbehinderung, bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt zu werden, bleiben unberührt.

Bewerbungen umfassen alle notwendigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Nachweis des abgeschlossenen Hochschulstudiums, Arbeitszeugnisse, ggf. Nachweis einer Schwerbehinderung). Unvollständig eingereichte Bewerbungen können nicht berücksichtigt werden!